Spring Boot部署深度学习模型（Java/Pytorch）

为什么使用Java框架Spring Boot部署深度学习模型

稍早前训练了一些深度学习模型后，遇到了模型部署的一些问题，首先现有的很多业务都是java实现的，例如预算控制，用户限额等，图片识别直接和这些系统交互会造成一定的代码侵入，以及多个系统出现冗余，所以考虑使用Spring Boot将图片侦测服务包装起来，以独立的领域，搭建一个的服务，对外提供图片侦测的功能。其次Spring框架在服务管理、负载等方面有成熟的方案，也方便日后的扩展升级。

本文记录了使用Java部署深度学习模型的过程，注意模型核心还是运行在Pytorch框架上的，这里只是一个提供外围访问或域内调用的API。

可直接参见完整Java项目：https://github.com/anylots/detection
python模型项目的DetectNet：https://github.com/anylots/DetectNet，提供http接口；based on Yet-Another-EfficientDet-Pytorch

框架组成

管理时应用架构为Spring Boot+Thymeleaf+Bootstrap组合，运行时为Pytorch+Flask组合。

设想中的系统架构：

Java 管理时部分

第一步，使用接收到的imageLink或上传的文件调用图片识别服务，返回数据为图片的BASE64编码。

第二步，组装Spring的ModelAndView对象。

第三步，返回ModelAndView对象，Thymeleaf引擎会将识别结果返回给前端。

`@Controller
public class ImageDetectController {

    /**
     * service of imageDetect
     */
    @Autowired
    private ImageDetectService imageDetectService;

    /**
     * detect
     *
     * @return detect.html
     */
    @RequestMapping(value = "/detect", method = RequestMethod.GET)
    public String detect() {

        return "detect";
    }

    /**
     * detect out
     *
     * @param imageLink
     * @return detectOut.html
     */
    @RequestMapping(value = "/detectImage", method = RequestMethod.POST)
    public ModelAndView detectOut(String imageLink) {

        // step 1. detect image by imageUrl
        String detectFrame = imageDetectService.detect(imageLink);

        // step 2. assemble modelAndView
        ModelAndView modelAndView = new ModelAndView();
        modelAndView.setViewName("detectOut");
        modelAndView.addObject("img", detectFrame);

        // step 3. return detect result page
        return modelAndView;
    }` 

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spring boot 项目结构

Python 运行时部分

使用flask提供http接口
这里先根据传入的url获取图片，然后调用service层得到识别后的图片信息，最后通过http接口返回给spring boot管理时（现在对python的rpc框架还不了解，后续再研究研究）。
图片数据格式就参考了旷视公司的图片识别接口，采用BASE64编码传输图片信息，

`@app.route('/detect/imageDetect', methods=['post'])
def process():
    # step 1. receive image url
    image_link = request.form.get("imageLink")

    if not image_link.strip():
        return "error"  # check request

    response = req.get(image_link)
    image = Image.open(BytesIO(response.content))

    # step 2. detect image
    image_array = service.detect(image)

    # step 3. convert image_array to byte_array
    img = Image.fromarray(image_array, 'RGB')
    img_byte_array = io.BytesIO()
    img.save(img_byte_array, format='JPEG')

    # step 4. return image_info to page
    image_info = base64.b64encode(img_byte_array.getvalue()).decode('ascii')
    return image_info

if __name__ == '__main__':
    app.jinja_env.auto_reload = True
    app.config['TEMPLATES_AUTO_RELOAD'] = True
    app.run(debug=False, port=8081)` 

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Pytorch部署EfficientDet

这里使用里一个service层来包装EfficientDet模型，将transforms 、CLASS分类信息、识别器定义为全局变量，避免每次请求都去初始化这些信息，降低耗时。

`import random
import time

import cv2 as opencv
import numpy as np
import torchvision
from PIL import Image

from detector import *

# image detector,return output of detection data
detector = Detector()

# data transforms
transforms = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor()
])

# set of names and colors
names = cfg.COCO_CLASS

# draw identification frame based on detection data
class ImgDetectService:

    # return a image with boxes based on detection data
    def detect(self, img):
        start_time = time.time()

        # convert image to array
        frame = np.array(img)

        # convert to cv format
        frames = frame[:, :, ::-1]

        # convert to model format
        image = Image.fromarray(frames, 'RGB')
        width, high = image.size
        x_w = width / 416
        y_h = high / 416
        normal_img = image.resize((416, 416))
        img_data = transforms(normal_img)
        img_data = torch.FloatTensor(img_data).view(-1, 3, 416, 416).to(cfg.DEVICE)

        # detect image
        y = detector(img_data, 0.7, cfg.ANCHORS_GROUP)[0]

        tl = round(0.002 * (width + high) / 2) + 1  # line thickness
        tf = 1
        for i in y:
            # plots one bounding box on image img
            x1 = int((i[0]) * x_w)
            y1 = int((i[1]) * y_h)
            x2 = int((i[2]) * x_w)
            y2 = int((i[3]) * y_h)
            cls = i[5]
            color = [random.randint(0, 255) for _ in range(3)]
            opencv.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness=2)

            # plots label
            label = names[int(cls)]
            label_size = opencv.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0]
            opencv.rectangle(frame, (x1, y1), (x1 + label_size[0], y1 - label_size[1] - 3), color, -1)
            opencv.putText(frame, label, (x1, y1 - 8), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf,
                           lineType=opencv.LINE_AA)

        end_time = time.time()
        print(end_time - start_time)
        return frame` 

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效果演示：

分别启动detection和DetectNet项目
填入需要识别的图片url或者上传图片文件，点击提交

识别结果

请求总耗时150ms左右，其中pytorch运行时耗时在90ms（device=CUDA，GTX1050Ti），管理时耗时60ms(i5 8400 8GRAM)。耗时较大，这个估计和http接口有关，后续研究下python的rpc调用，以及数据压缩传输。

模型权重：链接: https://pan.baidu.com/s/1SyIa... 提取码: 3pif

说明：本文记录细节和逻辑还有很多未完善的地方，对图片识别服务搭建、部署还将继续研究，然后继续更新
原文：https://blog.csdn.net/m0_4650...