将您自己的推理代码用于托管服务 - Amazon SageMaker
SageMaker 如何运行推理映像SageMaker 如何加载您的模型构件容器应如何响应推理请求容器应如何响应运行状况检查 (Ping) 请求
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将您自己的推理代码用于托管服务

此部分介绍 Amazon SageMaker 如何与运行您自己的推理代码以用于托管服务的 Docker 容器进行交互。使用此信息编写推理代码并创建 Docker 镜像。

主题

SageMaker 如何运行推理映像

要配置容器以作为可执行文件运行，请使用 Dockerfile 中的 ENTRYPOINT 指令。请注意以下几点：

  • 对于模型推理，SageMaker 按以下方式运行容器：

    docker run image serve

    SageMaker 通过在映像名称后指定 serve 参数来覆盖容器中的默认 CMD 语句。serve 参数覆盖您使用 Dockerfile 中的 CMD 命令提供的参数。

     

  • SageMaker 要求使用根用户运行所有容器。创建您的容器，使其仅使用根用户。当 SageMaker 运行您的容器时，如果用户没有根级别的访问权限，就可能会导致权限问题。

     

  • 建议您使用 exec 形式的 ENTRYPOINT 指令：

    ENTRYPOINT ["executable", "param1", "param2"]

    例如：

    ENTRYPOINT ["python", "k_means_inference.py"]

    exec 形式的 ENTRYPOINT 指令直接启动可执行文件，而不是 /bin/sh 的子级。这使其能够从 SageMaker API 接收信号（如 SIGTERM 和 SIGKILL），这是必需的。

     

    例如，在使用 CreateEndpoint API 创建端点时，SageMaker 会预置端点配置所需的 ML 计算实例数，此配置在您的请求中指定。SageMaker 在这些实例上运行 Docker 容器。

     

    如果您减少为端点提供支持的实例数（通过调用 UpdateEndpointWeightsAndCapacities API），则 SageMaker 会运行命令以在将要终止的实例上停止 Docker 容器。此命令发送 SIGTERM 信号，然后在 30 秒后发送 SIGKILL 信号。

     

    如果您更新端点（通过调用 UpdateEndpoint API），SageMaker 将启动另一组 ML 计算实例，并在包含您的推理代码的 Docker 容器中运行。然后，它会运行一条命令来停止以前的 Docker 容器。为了停止 Docker 容器，此命令发送 SIGTERM 信号，然后在 30 秒后发送 SIGKILL 信号。

     

  • SageMaker 使用您在 CreateModel 请求中提供的容器定义来设置容器的环境变量和 DNS 主机名，如下所示：

     

    • 它使用 ContainerDefinition.Environment 字符串到字符串映射来设置环境变量。

    • 它使用 ContainerDefinition.ContainerHostname 设置 DNS 主机名。

       

  • 如果您计划为模型推理使用 GPU 设备（通过在 CreateEndpointConfig 请求中指定基于 GPU 的 ML 计算实例），请确保您的容器与 nvidia-docker 兼容。不要将 NVIDIA 驱动程序与镜像捆绑。有关 nvidia-docker 的更多信息，请参阅 NVIDIA/nvidia-docker。

     

  • 您不能使用 tini 初始化程序作为 SageMaker 容器中的入口点，因为它会被 train 参数和 serve 参数混淆。

SageMaker 如何加载您的模型构件

在您的 CreateModel API 请求中，您可以使用 ModelDataUrl 或 S3DataSource 参数来标识存储模型构件的 S3 位置。SageMaker 会将您的模型构件从 S3 位置复制到 /opt/ml/model 目录，以供推理代码使用。您的容器具有对 /opt/ml/model 的只读访问权限。请勿写入此目录。

ModelDataUrl 必须指向 tar.gz 文件。否则，SageMaker 将不会下载文件。

如果您在 SageMaker 中训练了模型，则模型构件将作为单个压缩的 tar 文件保存在 Amazon S3 中。如果您在 SageMaker 之外训练模型，则需要创建这个压缩的 tar 文件并将其保存在 S3 位置。在容器启动之前，SageMaker 将此 tar 文件解压到 /opt/ml/model 目录中。

要部署大型模型，建议您按照部署未压缩的模型中的说明操作。

容器应如何响应推理请求

为了获得推理结果，客户端应用程序将向 SageMaker 端点发送 POST 请求。SageMaker 将请求传递给容器，并将来自容器的推理结果返回给客户端。

有关您的容器将收到的推理请求的更多信息，请参阅 Amazon SageMaker API 参考中的以下操作：

推理容器的要求

要响应推理请求，您的容器必须满足以下要求：

  • SageMaker 将去除所有 POST 标头，不过 InvokeEndpoint 支持的标头除外。SageMaker 可能添加其他标头。推理容器必须能够安全地忽略这些额外标头。

  • 要接收推理请求，容器必须有一个在端口 8080 上侦听的 Web 服务器，并且必须接受发送到 /invocations 和 /ping 端点的 POST 请求。

  • 客户的模型容器必须在 250 毫秒内接受套接字连接请求。

  • 客户的模型容器必须在 60 秒内响应请求。在响应 /invocations 之前，模型本身可有最多 60 秒的处理时间。如果您的模型需要 50 到 60 秒的处理时间，则开发工具包套接字超时应设置为 70 秒。

例 调用函数

以下示例演示了容器中的代码如何处理推理请求。这些示例处理客户端应用程序使用 InvokeEndpoint 操作发送的请求。

FastAPI

FastAPI 是一个 Web 框架，用于通过 Python 构建 API。

from fastapi import FastAPI, status, Request, Response
. . .
app = FastAPI()
. . .
@app.post('/invocations')
async def invocations(request: Request):
    # model() is a hypothetical function that gets the inference output:
    model_resp = await model(Request)

    response = Response(
        content=model_resp,
        status_code=status.HTTP_200_OK,
        media_type="text/plain",
    )
    return response
. . .

在此示例中，invocations 函数处理 SageMaker 发送到 /invocations 端点的推理请求。

Flask

Flask 是一个框架，用于通过 Python 开发 Web 应用程序。

import flask
. . .
app = flask.Flask(__name__)
. . .
@app.route('/invocations', methods=["POST"])
def invoke(request):
    # model() is a hypothetical function that gets the inference output:
    resp_body = model(request)
    return flask.Response(resp_body, mimetype='text/plain')

在此示例中，invoke 函数处理 SageMaker 发送到 /invocations 端点的推理请求。

例 用于流式处理请求的调用函数

以下示例演示了推理容器中的代码如何处理流式推理请求。这些示例处理客户端应用程序使用 InvokeEndpointWithResponseStream 操作发送的请求。

当容器处理流式推理请求时，它会在模型生成推理时，以递增形式返回一系列的内容，每个内容都是一部分模型推理。客户端应用程序会在相关响应可用时立即开始接收响应。它们无需等待模型生成完整的响应。您可以实施流式处理以支持快速的交互式体验，例如聊天机器人、虚拟助手和音乐生成器。

FastAPI

FastAPI 是一个 Web 框架，用于通过 Python 构建 API。

from starlette.responses import StreamingResponse
from fastapi import FastAPI, status, Request
. . .
app = FastAPI()
. . .
@app.post('/invocations')
async def invocations(request: Request):
    # Streams inference response using HTTP chunked encoding
    async def generate():
        # model() is a hypothetical function that gets the inference output:
        yield await model(Request)
        yield "\n"

    response = StreamingResponse(
        content=generate(),
        status_code=status.HTTP_200_OK,
        media_type="text/plain",
    )
    return response
. . .

在此示例中，invocations 函数处理 SageMaker 发送到 /invocations 端点的推理请求。为了流式处理响应，示例使用了 Starlette 框架中的 StreamingResponse 类。

Flask

Flask 是一个框架，用于通过 Python 开发 Web 应用程序。

import flask
. . .
app = flask.Flask(__name__)
. . .
@app.route('/invocations', methods=["POST"])
def invocations(request):
    # Streams inference response using HTTP chunked encoding

    def generate():
        # model() is a hypothetical function that gets the inference output:
        yield model(request)
        yield "\n"
    return flask.Response(
        flask.stream_with_context(generate()), mimetype='text/plain')
. . .

在此示例中，invocations 函数处理 SageMaker 发送到 /invocations 端点的推理请求。为了流式处理响应，示例使用了 Flask 框架中的 flask.stream_with_context 函数。

容器应如何响应运行状况检查 (Ping) 请求

在以下情况中，SageMaker 会启动新的推理容器：

  • 响应 CreateEndpoint、UpdateEndpoint 和 UpdateEndpointWeightsAndCapacities API 调用

  • 安全修补

  • 替换运行状况不佳的实例

在容器启动后不久，SageMaker 开始将定期 GET 请求发送到 /ping 端点。

容器上的最简单要求是使用 HTTP 200 状态代码和空白正文进行响应。这告知 SageMaker，容器已准备好接受 /invocations 端点中的推理请求。

如果在启动后的 4 分钟内，容器没有稳定地响应 200 状态代码，那么容器就未能通过运行状况检查，新实例的启动将失败。这将导致 CreateEndPoint 失败，使端点处于失败状态。UpdateEndpoint 请求的更新将无法完成，不会应用安全补丁，也不会替换运行状况不佳的实例。

虽然最低限制供容器用来返回静态 200，但容器开发人员可使用此功能执行更深入的检查。/ping 尝试的请求超时为 2 秒。