ClusterSpec 以 Job 的方式组织，指定了集群中 Task 如何部署，因为一个 Task 对应了一个进程，所以ClusterSpec 也描述了 TensorFlow 分布式运行时之中进程如何分布...TF 的消息传输的通信组件叫做 Rendezvous，这是一个从生产者向消费者传递张量的抽象，一个 rendezvous 是一个通道（channels）的表（table）。...Started 状态上启动 MasterService 和 WorkerService 两个对外的 RPC 服务。...的状态从 New 迁移 Started 状态。...TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer TensorFlow的图切割模块——Graph Partitioner TensorFlow中的通信机制——Rendezvous
这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving，以及gRPC调用要注意的点。...这里tensorflow模型用的是estimator框架，整个推理环节主要分成：模型export，warmup，serving, client request四步 Model Export 要把estimator...这主要是因为tensorflow模型启动存在懒加载的逻辑，部分组件只在请求后才被触发运行，所以我们会观察到第一次（前几次）请求的latency会显著的高。...我使用的1.36版本会检查fork，如果channel在fork之前创建且未close，会raise‘ValueError: Cannot invoke RPC: Channel closed due...RETRY_TIEMS = { StatusCode.INTERNAL: 1, StatusCode.ABORTED: 3, StatusCode.UNAVAILABLE: 3,
TensorFlow的Rendezvous是消息传输的通信组件和交换机制。...本文依旧深度借鉴了两位大神： [TensorFlow Internals] (https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals)，虽然其分析的不是最新代码...实现数据交换，Worker 0 内部两个 GPU 之间的虚线箭头代表进程内部通过 IntraProcessRendezvous 实现数据交换，Worker 之间的实线箭头表示使用 RPC 进行数据交换...每 send-recv 对被分配一个全局唯一的autograd_message_id 以唯一地标识该send-recv对。这对于在向后传播期间查找远程节点上的相应函数很有用。...TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer TensorFlow的图切割模块——Graph Partitioner TensorFlow中的通信机制——Rendezvous
执行完毕之后，从计算图的终止节点 sink 中取出结果。 可以参见 protobuf/worker_service.proto 以了解关于每个方法的更多细节。...例如，GrpcWorker 专门实现了 RecvTensorAsync() 方法，以支持更有效的 gRPC 数据结构来处理大型二进制数据。...Master 会生成一个全局唯一的 step_id 来区分图计算的不同运行 step。子图之间可以使用 step_id 进行彼此通信（例如，发送/转发操作），以区分不同运行产生的张量。...例如，GrpcWorker 专门实现了 RecvTensorAsync 方法，以支持更有效的 gRPC 数据结构来处理大型二进制数据。...TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer TensorFlow的图切割模块——Graph Partitioner TensorFlow中的通信机制——Rendezvous
因此当资源不足时，无法按需为其他高优先级业务腾出资源， 只能等待任务自己主动终止或者出错终止。 理想状态：训练任务可以被抢占，可以主动腾出资源，可以在不同用途/配置的机器间进行漂移。...当成员发生变化时，所有worker会重新集合（re-rendezvous）以建立一个新的进程组，并从以前的良好状态之中恢复训练。...难点1 ：需要一个节点/进程之间彼此发现的机制。 TE的答案是：当成员发生变化时，所有worker会重新集合（re-rendezvous）以建立一个新的进程组。rendezvous就是这个发现机制。...TE定义了一个monitor方法，定时调用来监控本地进程异常，转换为内部状态数值，进行处理，如果有一个worker出现了问题，则该node上的agent会重启本node的所有worker进行新一轮rendezvous...每个代理上有一个 rendezvous，这些 rendezvous 有master，slave 概念吗？有一个master专门记录当前集群状态嘛？
（3）将TensorFlow模型托管到TensorFlow Serving中，提供RPC或Restful服务：实现方便，高效，自带版本管理、模型热更新等，很适合大规模线上业务。...本文介绍的是方法3，如何用最简单的方法将TensorFlow发布到TensorFlow Serving中。...用下面这行命令，就可以启动TensorFlow Serving，并将刚才保存的模型发布到TensorFlow Serving中。...客户端可以用GRPC和Restful两种方式来调用TensorFlow Serving，这里我们介绍基于Restful的方法，可以看到，命令中指定的Restful服务端口为8501，我们可以用curl命令来查看服务的状态...TensorFlow Serving就会自动发布新版本的模型，客户端也可以请求新版本对应的API了。 #### .pb格式文件如何在TensorFlow serving中启动？
在 之前的文章 中，我们介绍了如何借助 Docker 使用 TensorFlow Serving。在本文中，我们将展示以同样的方式运行经 TF-TRT 转换的模型有多简单。...在这里，我们运行 GPU Docker 图像（请查看 此处 了解相关说明），以借助 GPU 提供并测试此模型： $ docker pull tensorflow/serving:latest-gpu $...此 docker run 命令会启动 TensorFlow Serving 服务器，以提供 /tmp/resnet 中已下载的 SavedModel，并在主机中开放 REST API 端口 8501。...resnet_client.py 会发送一些图像给服务器，并返回服务器所作的预测。现在让我们终止 TensorFlow Serving 容器的运行，以释放所占用的 GPU 资源。...TensorFlow 2.0 发布在即，TensorFlow 团队和 NVIDIA 正在共同努力，以确保 TF-TRT 能在 2.0 中流畅运行。
为了使用Docker镜像，还可利用笔者提供的文件（https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/tools/docker.../tensorflow/serving/master/ tensorflow_serving/tools/docker/Dockerfile.devel 请注意，执行上述命令后，下载所有的依赖项可能需要一段较长的时间...", path = _workspace_dir__ + "/tf_serving/tensorflow", ) load('//tf_serving/tensorflow/tensorflow:workspace.bzl...模型的数据流图应当与其训练版本有所区分，因为它必须从占位符接收输入，并对其进行单步推断以计算输出。.../opt/classification_server bazel clean 现在，在容器外部，我们必须将其状态提交给一个新的Docker镜像，基本含义是创建一个记录其虚拟文件系统变化的快照。
本文将给出一篇动手教程，上线部署一个预训练的卷积语义分割网络。文中会讲解如何用TF Serving部署和调用基于TensorFlow的深度CNN模型。...TensorFlow Serving Libraries — 概述 我们首先花点时间了解TF Serving是如何为ML模型提供全生命周期服务的。...如需进一步了解，请参考TF Serving文档：https://www.tensorflow.org/serving/ TensorFlow Serving可抽象为一些组件构成，每个组件实现了不同的API...为TF Serving导出模型 将TensorFlow构建的模型用作服务，首先需要确保导出为正确的格式，可以采用TensorFlow提供的SavedModel类。...每个签名定义关联一个RPC API。分类SignatureDef用于分类RPC API，预测SignatureDef用于RPC API等等。
，此时因为是allreduce等异常，所以所有worker都处于停止状态； driver 会根据当前正在运行的节点重新执行一个 rendezvous，以便重新初始化 Horovod context； 当新的通信域构造成功后...0x02 广播机制 我们具体剖析广播机制如下，因为广播是和具体框架密切结合，所以我们以tensorflow为例，具体代码在horovod/tensorflow/elastic.py 之中。...2.1 广播实现 在 horovod/tensorflow/elastic.py 之中，就是针对 TF 做的特定实现。其中会依据 TF 的版本做不同处理。...2.1.1 TensorFlowKerasState 以 TensorFlowKerasState 为例，在初始化的时候，因为有广播对象的需要，比如在 TensorFlowKerasState 之中配置了...备注：这个 rendezvous 会存储每个 worker 的地址和给其在逻辑通信环分配的序号 rank。worker 进程可以通过这个 rendezvous 来构造新的通信域。
十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型 TensorFlow 模型在开发环境中经过训练和验证。一旦发布，它们需要托管在某个地方，提供用工程师和软件工程师使用，以集成到各种应用中。...本节中提供的 Ubuntu 16.04 的说明源自 TensorFlow 官方网站上的链接： https://www.tensorflow.org/serving/serving_inception https...Successfully tagged armando/tensorflow_serving:latest 运行以下命令以启动容器： $ docker run --name=mnist_container...Q 函数（在模型不可用时学习优化） 如果模型不可用，则智能体通过反复试验来学习模型和最优策略。...模型不可用：如果模型不可用，则智能体只能通过观察其动作的结果来学习。
以NodePort方式暴露到集群外部，外部访问TensorFlow Serving服务只能通过CaaS集群中的Edge Node，在Edge Node通过kube-proxy经过iptables 4层路由转发到后端真正的...如果CaaS中的某个TensorFlow Serving实例down了，那么CaaS会自动发现这一事件，并会自动再重启一个TensorFlow Serving实例。...TensorFlow Serving实例的Scale up/down 当某个Model Serve的请求量太大，通过监控发现后端的TensorFlow Serving Replicas的负载过高产生告警...每个Pod内两个业务容器，一个是TensorFlow Serving容器，负责加载HDFS上的Model并提供grpc接口调用，TaaS上提供用户配置TensorFlow Serving的模型加载策略，...由于线上都是多副本部署的，这个实例5min内不可用不要紧，其他副本能正常提供服务即可。 实例所在节点与ZK的网络挂了的情况下。
2.1 TensorFlow Serving 参考资料 tensorflow serving技术架构 tensorflow serving使用教程 ?...TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案，一般来说在做算法训练后，都会导出一个模型，在应用中直接使用。...Google提供了一种生产环境的新思路，他们开发了一个tensorflow-serving的服务，可以自动加载某个路径下的所有模型，模型通过事先定义的输入输出和计算图，直接提供rpc或者rest的服务。...另一方面，tensorflow serving内部通过异步调用的方式，实现高可用，并且自动组织输入以批次调用的方式节省GPU计算资源。...ubuntu/data/east_serving/east_serving,target=/models/east -e MODEL_NAME=east -t tensorflow/serving:1.12.0
在Client端需要轮询RDMA Completion Queue来获得请求的到达，以及相关状态的变更。...3.3.4 Send-Driven & Rendezvous-Bypass 对于Tensorflow PS架构熟悉的同学会了解，一整张计算图被切割为Worker端和PS端后，为了使两张计算图能够彼此交换数据...在具体实现上，Tensorflow实现了Recv-Driven的数据交换模式，如上图所示，位于DeviceA和DeviceB的两张计算图会异步并发的执行，位于DeviceB的Recv执行时会发起一条RPC...在实践中，我们发现需要尽量降低Lookup/Insert等算子的个数，一方面降低PS的负载，一方面降低RPC QPS。因此，针对稀疏模型的常见用法，我们进行了相关的聚合工作。...以Adam优化器为例，需要创建两个slot，以保存优化中的动量信息，它的Shape与Embedding相同。在原生优化器中，这两个Variable是单独创建的，并在反向梯度更新的时候会去读写。
tf.function 或者 tf.distribution.Strategy.run 在 tf.function 中被调用（默认情况下 tf.function 中禁止急切执行），fn 在每个副本中会被调用一次以生成...Tensorflow 图，然后被重新用于新输入的执行。...注意：即使客户端生成的上下文应该是独立的，但低级别的tensorflow执行引擎不是，所以它们可能会共享一些数据（例如，设备的ResourceMgr）。...是处理 RPC 的异步接口，后面的 GrpcEagerServiceImpl 就继承了 AsyncServiceInterface。...rendezvous_creator = [worker_session, this](const int64_t step_id) { auto* r = env_->rendezvous_mgr
本文将逐步介绍如何使数据管理和预测保持无服务器状态，但将训练工作加载到临时EC2实例。这种实例创建模式将基于为在云中运行具有成本效益的超参数优化而开发的一种模式。...https://www.tensorflow.org/js TensorFlow.js提供浏览器版本和Node版本，后者包含C ++绑定以提高性能。...对于基础的机器学习模型，将尝试基于以下输入参数来预测一个人的舒适度： 温度（F） 相对湿度 （％） 衣物绝缘（以“ clo”为单位） 风速（m / s） 实际模型将使用通过TensorFlow的Keras...最后，此列表将转换为numpy数组，以输入到TensorFlow模型中。 为了创建模型，将使用TensorFlow的Keras API，更具体地说是使用顺序模型，该模型允许构建神经网络的各个层。...成功后，将创建并启用警报，当CPU降至某个阈值以下时，该警报将自动终止实例，将其用作完成训练的代理。
容器的启动（Starting）、运行（Running）、终止（Terminated）在K8S平台上频繁发生。 为了系统的高可用，只有当容器已经具备提供服务的能力时，才能讲服务流量转发给该容器。...容器的生命周期 容器的状态有三种：Waiting（等待）、Running（运行中）和 Terminated（已终止）。...容器探针是一个用于检测容器健康状况的 Kubernetes 对象，可以在容器启动或运行时间时执行命令和检查，以确定容器是否正常工作。...如果响应的状态是 "SERVING"，则认为诊断成功。...这个接口返回固定状态（SERVING），可以在 Kubernetes 中作为容器探针来使用。
如果max_restarts>0，TE代理将终止workers并开始新一轮rendezvous。 代理得到离开的通知，于是现有workers（所有节点上的）都全部停止。...就包括了最新的state，这就是Rendezvous的全局状态。...因为此时，Rendezvous 已经结束了，所以 state 的状态是 complete，进入如下流程，返回 _Action.ADD_TO_WAIT_LIST。..._RendezvousState 是rendezvous的状态。是动态信息。 round：Rendezvous的当前轮次 complete：一个布尔值，指示rendezvous当前一轮是否完成了。...如果“max_restarts>0”，TE代理将终止workers并开始新一轮rendezvous。 代理得到离开的通知，于是现有workers（所有节点上）都全部停止。
业界主流的部署框架有以下几种： TensorFlow Serving：TensorFlow Serving（简称TF-Serving）是Google发布用于机器学习模型部署的高性能开源框架，内部集成了TF-TRT...优化工具，但是对非TensorFlow格式的模型支持不够友好。...，CPU处理速度慢导致GPU处于饥饿状态。...图11 推理过程对比示意图 另外，在时延方面，拆分微服务的部署方式增加了RPC通信和数据拷贝时间开销，但从实践来看这部分时间占比很小，对端到端的延迟没有显著影响。...例如对于上面3.1节中的分类模型，优化前服务的平均耗时是42ms，优化后微服务形式（RPC通信协议为Thrift）的服务整体平均耗时是45ms。
当系统启动或者成员变更时候，所有worker会（重新）集合（rendezvous）以建立一个新的进程组。...TE re-rendezvous不会减少重启次数。 当单个代理完成其工作（成功或失败）时，它将关闭rendezvous。如果其他代理仍有worker在工作，他们将被终止。...这通常发生在状态改变期间发生异常，而且异常未捕获/未处理的情况下。当工作组处于"未知"状态，代理不会恢复工作组，因此最好终止作业，并且由job manager重试节点。...exit_barrier_timeout用来指定等待其他代理完成的时间量（以秒为单位）。...强烈建议用户代码确保worker以同步方式终止，而不是依赖于exit_barrier_timeout。
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