基于KServe快速部署一个InferenceService推理服务_容器服务 Kubernetes 版 ACK(ACK)-阿里云帮助中心

KServe是一个基于Kubernetes的机器学习模型服务框架，支持以Kubernetes CRD的形式将单个或多个经过训练的模型（例如TFServing、TorchServe、Triton等推理服务器）部署到模型服务运行时，使得模型的部署、更新和扩展变得更加简单快捷。本文介绍如何在Knative中基于 KServe 快速部署一个推理服务，帮助您高效地将机器学习模型应用于生产环境。

基于Knative使用InferenceService部署模型后，您将获得以下Serverless能力：

缩容到0
基于RPS、并发数、CPU/GPU指标自动弹性
多版本管理
流量管理
安全认证
开箱即用可观测性

展开查看KServe介绍

ModelServer和MLServer
KServe内置了ModelServer和MLServer两种预定义模型服务运行时，它们能够提供开箱即用的模型服务。ModelServer使用预测v1协议在KServe本身中实现Python模型服务运行时，MLServer使用REST和gRPC实现预测v2协议。如果需要更复杂的用例，您也可以选择构建自己的自定义模型服务器。此外，KServe还提供基本API原语，可轻松构建自定义模型服务运行时。您也可以使用其他工具（例如BentoML）来构建您自己的自定义模型服务镜像。
KServe Controller
KServe Controller是KServe的核心组件之一，它负责管理InferenceService自定义资源，并通过创建Knative服务部署实现自动化的扩缩容，即该服务部署能根据请求流量进行自动扩缩容，并在未收到流量时将服务的Pod缩容到0。这种自动化的扩缩容可以有效地管理模型服务的资源使用，并确保只有在需要时才会使用资源。

前提条件

已在集群中部署Knative，请参见部署Knative。

步骤一：部署KServe组件

登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择集群列表。
在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择应用 > Knative。
在组件管理页签，找到KServe组件，然后单击部署，按照页面指引完成组件的安装。
当组件状态显示为已部署，表明组件部署成功。

步骤二：部署InferenceService推理服务

首先，您需要部署一个带有预测能力的InferenceService推理服务，该推理服务将使用iris （鸢尾花）数据集训练的scikit-learn模型。该数据集具有三个输出类别：Iris Setosa（山鸢尾，索引：0）、Iris Versicolour（杂色鸢尾花，索引：1）和Iris Virginica（弗吉尼亚鸢尾，索引：2）。然后您可以向部署的模型发送推理请求，以便预测对应的鸢尾植物类别。

说明

iris数据集是由三种鸢尾花，各50组数据构成的数据集。每个样本包含4个特征，分别为萼片（Sepals）的长和宽、花瓣（Petals）的长和宽。

执行以下命令，创建一个名为sklearn-iris的InferenceService推理服务。

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: "serving.kserve.io/v1beta1"
kind: "InferenceService"
metadata:
  name: "sklearn-iris"
spec:
  predictor:
    model:
      modelFormat:
        name: sklearn
      storageUri: "gs://kfserving-examples/models/sklearn/1.0/model"
EOF

执行以下命令，检查服务状态。

kubectl get inferenceservices sklearn-iris

预期输出：

NAME           URL                                                         READY   PREV   LATEST   PREVROLLEDOUTREVISION   LATESTREADYREVISION                    AGE
sklearn-iris   http://sklearn-iris-predictor-default.default.example.com   True           100                              sklearn-iris-predictor-default-00001   51s

步骤三：访问服务

不同服务网关的IP地址有所不同，访问方式也有所不同。请按需选择。

ALB

执行以下命令，获取ALB访问地址。

kubectl get albconfig knative-internet

预期输出：

NAME               ALBID                    DNSNAME                                              PORT&PROTOCOL   CERTID   AGE
knative-internet   alb-hvd8nngl0l*******   alb-hvd8nngl0l******.cn-<region>.alb.aliyuncs.com                               2

执行以下命令，将以下JSON内容写入 ./iris-input.json文件中，以准备推理输入请求。

cat <<EOF > "./iris-input.json"
{
  "instances": [
    [6.8,  2.8,  4.8,  1.4],
    [6.0,  3.4,  4.5,  1.6]
  ]
}
EOF

执行以下命令，访问服务。

INGRESS_DOMAIN=$(kubectl get albconfig knative-internet -o jsonpath='{.status.loadBalancer.dnsname}')
SERVICE_HOSTNAME=$(kubectl get inferenceservice sklearn-iris -o jsonpath='{.status.url}' | cut -d "/" -f 3)
curl -v -H "Host: ${SERVICE_HOSTNAME}" "http://${INGRESS_DOMAIN}/v1/models/sklearn-iris:predict" -d @./iris-input.json

预期输出：

*   Trying 120.77.XX.XX...
* TCP_NODELAY set
* Connected to alb-hvd8nngl0l******.cn-<region>.alb.aliyuncs.com (120.77.XX.XX) port 80 (#0)
> POST /v1/models/sklearn-iris:predict HTTP/1.1
> Host: sklearn-iris-predictor-default.default.example.com
> User-Agent: curl/7.58.0
> Accept: */*
> Content-Length: 76
> Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
> 
* upload completely sent off: 76 out of 76 bytes
< HTTP/1.1 200 OK
< Date: Thu, 13 Jul 2023 01:48:44 GMT
< Content-Type: application/json
< Content-Length: 21
< Connection: keep-alive
< 
* Connection #0 to host alb-hvd8nngl0l******.cn-<region>.alb.aliyuncs.com left intact
{"predictions":[1,1]}

结果返回了两个预测 {"predictions": [1, 1]}，该结果为推理发送的两组数据点对应于索引为1的花，模型预测这两种花都是Iris Versicolour（杂色鸢尾花）。

MSE

执行以下命令，获取MSE访问地址。
```
kubectl -n knative-serving get ing stats-ingress
```
预期输出：
```
NAME            CLASS                  HOSTS   ADDRESS                         PORTS   AGE
stats-ingress   knative-ingressclass   *       192.168.XX.XX,47.107.XX.XX      80      15d
```
ADDRESS下方的47.107.XX.XX为MSE网关公网地址，后续会使用该地址访问服务。MSE的公网和内网顺序不固定，有时公网排在内网后面，即ADDRESS为47.107.XX.XX,192.168.XX.XX。

执行以下命令，将以下JSON内容写入 ./iris-input.json文件中，以准备推理输入请求。

cat <<EOF > "./iris-input.json"
{
  "instances": [
    [6.8,  2.8,  4.8,  1.4],
    [6.0,  3.4,  4.5,  1.6]
  ]
}
EOF

执行以下命令，访问服务。

# MSE的公网和内网顺序不固定，此处使用公网地址访问。ingress[1]代表公网排在第二位，ingress[0]代表公网排在第一位，请按照实际情况替换。
INGRESS_HOST=$(kubectl -n knative-serving get ing stats-ingress -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[1].ip}')
SERVICE_HOSTNAME=$(kubectl get inferenceservice sklearn-iris -o jsonpath='{.status.url}' | cut -d "/" -f 3)
curl -v -H "Host: ${SERVICE_HOSTNAME}" "http://${INGRESS_HOST}/v1/models/sklearn-iris:predict" -d @./iris-input.json

预期输出：

*   Trying 47.107.XX.XX... # 47.107.XX.XX为MSE网关的公网地址。
* TCP_NODELAY set
* Connected to 47.107.XX.XX (47.107.XX.XX) port 80 (#0)
> POST /v1/models/sklearn-iris:predict HTTP/1.1
> Host: sklearn-iris-predictor-default.default.example.com
> User-Agent: curl/7.58.0
> Accept: */*
> Content-Length: 76
> Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
> 
* upload completely sent off: 76 out of 76 bytes
< HTTP/1.1 200 OK
< content-length: 21
< content-type: application/json
< date: Tue, 11 Jul 2023 09:56:00 GMT
< server: istio-envoy
< req-cost-time: 5
< req-arrive-time: 1689069360639
< resp-start-time: 1689069360645
< x-envoy-upstream-service-time: 4
< 
* Connection #0 to host 47.107.XX.XX left intact
{"predictions":[1,1]}

结果返回了两个预测 {"predictions": [1, 1]}，该结果为推理发送的两组数据点对应于索引为1的花，模型预测这两种花都是Iris Versicolour（杂色鸢尾花）。

Kourier

执行以下命令，获取Kourier服务访问地址。

kubectl -n knative-serving get svc kourier

预期输出：

NAME      TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP      PORT(S)                      AGE
kourier   LoadBalancer   192.168.XX.XX   121.40.XX.XX  80:31158/TCP,443:32491/TCP   49m

服务访问IP为121.40.XX.XX，端口为80（HTTP）和443（HTTPS）。

执行以下命令，将以下JSON内容写入 ./iris-input.json文件中，以准备推理输入请求。

cat <<EOF > "./iris-input.json"
{
  "instances": [
    [6.8,  2.8,  4.8,  1.4],
    [6.0,  3.4,  4.5,  1.6]
  ]
}
EOF

执行以下命令，访问服务。

INGRESS_HOST=$(kubectl -n knative-serving get service kourier -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
SERVICE_HOSTNAME=$(kubectl get inferenceservice sklearn-iris -o jsonpath='{.status.url}' | cut -d "/" -f 3)
curl -v -H "Host: ${SERVICE_HOSTNAME}" "http://${INGRESS_HOST}/v1/models/sklearn-iris:predict" -d @./iris-input.json

预期输出：

*   Trying 121.40.XX.XX...
* TCP_NODELAY set
* Connected to 121.40.XX.XX (121.40.XX.XX) port 80 (#0)
> POST /v1/models/sklearn-iris:predict HTTP/1.1
> Host: sklearn-iris-predictor-default.default.example.com
> User-Agent: curl/7.58.0
> Accept: */*
> Content-Length: 76
> Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
> 
* upload completely sent off: 76 out of 76 bytes
< HTTP/1.1 200 OK
< content-length: 21
< content-type: application/json
< date: Wed, 12 Jul 2023 08:23:13 GMT
< server: envoy
< x-envoy-upstream-service-time: 4
< 
* Connection #0 to host 121.40.XX.XX left intact
{"predictions":[1,1]}

结果返回了两个预测 {"predictions": [1, 1]}，该结果为推理发送的两组数据点对应于索引为1的花，模型预测这两种花都是Iris Versicolour（杂色鸢尾花）。

基于KServe快速部署一个推理服务

前提条件

步骤一：部署KServe组件

步骤二：部署InferenceService推理服务

步骤三：访问服务

ALB

MSE

Kourier

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