TF Keras 模型服务于 REST API JSON 输入格式

Question

所以我尝试遵循 this guide 并使用 docker tensorflow 服务图像部署模型。假设有 4 个特征：feat1、feat2、feat3 和 feat4。我试图用这个 JSON body:

来达到预测端点 {url}/predict

{
"instances": 
[
    {
        "feat1": 26,
        "feat2": 16, 
        "feat3": 20.2, 
        "feat4": 48.8
    }
]}

我得到了 400 响应代码：

{
"error": "Failed to process element: 0 key: feat1 of 'instances' list. Error: Invalid argument: JSON object: does not have named input: feat"
}

这是传递给 model.save() 的签名：

signatures = {
      'serving_default':
          _get_serve_tf_examples_fn(model,
                                    tf_transform_output).get_concrete_function(
                                        tf.TensorSpec(
                                            shape=[None],
                                            dtype=tf.string,
                                            name='examples')),
  }

我从这个签名中了解到，在每个实例元素中，唯一被接受的字段是“examples”，但是当我试图只用空字符串传递这个时：

{
    "instances": 
    [
        {
            "examples": ""
        }
    ]
}

我也收到了错误的请求：{"error": "Name: <unknown>, Feature: feat1 (data type: int64) is required but could not be found.\n\t [[{{node ParseExample/ParseExampleV2}}]]"}

我在指南中找不到如何以正确的方式构建 JSON 正文请求，如果有人能指出这一点或提供有关此事的参考，那将非常有帮助。

Answer 1

saved_model_cli show --dir /path/to/model --all 的输出是什么？您应该按照输出序列化您的请求。

Answer 2

我试图通过更改服务输入的签名来解决这个问题，但它引发了另一个异常。这个问题已经解决了，看看.

Answer 3

在该示例中，服务函数需要一个序列化的 tf.train.Example 原型作为输入。 page 解释了如何将二进制数据作为字符串传递给已部署的模型（解释了为什么签名需要字符串张量）。因此，您需要做的是构建一个包含您的功能的示例原型并将其发送过来。它可能看起来像这样：

import base64
import tensorflow was tf

features = {'feat1': 26,, 'feat2': 16, "feat3": 20.2, "feat4": 48.8}

# Create an Example proto from your feature dict.
feature_spec = {
  k: tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[float(v)]))
  for k, v in features.items()
}
example = tf.train.Example(
  features=tf.train.Features(feature=feature_spec)).SerializeToString()

# Encode your serialized Example using base64 so it can be added into your
# JSON payload.
b64_example = base64.b64encode(example).decode()
result = [{'examples': {'b64': b64_example}}]

TF Keras 模型服务于 REST API JSON 输入格式

TF Keras Model Serving REST API JSON Input Format

python-3.x

tensorflow

keras

tensorflow2.0

tensorflow-serving