使用DJL部署PyTorch模型到Spring Boot

简介

在本文中，我们将学习如何使用DJL（Deep Java Library）和Spring Boot部署训练的PyTorch模型。DJL是一个用于深度学习的Java库，它提供了用于加载、预测和训练深度学习模型的功能。我们将通过一个示例来演示整个过程。

流程

下面是使用DJL部署PyTorch模型到Spring Boot的整体流程：

flowchart TD
    A[开始] --> B[构建Spring Boot应用]
    B --> C[添加DJL依赖]
    C --> D[编写控制器类]
    D --> E[加载模型]
    E --> F[预测数据]
    F --> G[返回预测结果]
    G --> H[结束]

代码实现

构建Spring Boot应用

首先，我们需要创建一个Spring Boot应用。可以使用Maven或Gradle构建应用程序的基本结构。

添加DJL依赖

打开项目的pom.xml文件，并添加以下DJL依赖：

<dependency>
    <groupId>ai.djl.pytorch</groupId>
    <artifactId>pytorch-engine</artifactId>
    <version>0.12.0</version>
</dependency>

编写控制器类

创建一个控制器类，并添加以下代码：

import ai.djl.Application;
import ai.djl.Model;
import ai.djl.ModelException;
import ai.djl.ModelZoo;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.modality.Classifications;
import ai.djl.modality.Classifications.Classification;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import ai.djl.translate.TranslateMethod;
import ai.djl.translate.Translator;
import ai.djl.translate.TranslatorContext;
import ai.djl.translate.TranslatorException;
import ai.djl.util.Utils;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/predict")
public class PredictController {

    @PostMapping
    public String predict(@RequestBody ImageData imageData) throws TranslateException, ModelException {
        try (Model model = ModelZoo.loadModel(Application.CV.IMAGE_CLASSIFICATION)) {
            Translator<ImageData, Classifications> translator = new MyTranslator();
            try (Predictor<ImageData, Classifications> predictor = model.newPredictor(translator)) {
                Classifications predictions = predictor.predict(imageData);
                String result = predictions.best().getClassName();
                return result;
            }
        }
    }

    private static class MyTranslator implements Translator<ImageData, Classifications> {

        @Override
        public ImageData processInput(TranslatorContext ctx, ImageData input) throws Exception {
            return input;
        }

        @Override
        public Classifications processOutput(TranslatorContext ctx, ai.djl.ndarray.NDList list) throws Exception {
            return new Classifications(Utils.toList(list.singletonOrThrow()));
        }

        @Override
        public Batchifier getBatchifier() {
            return null;
        }
    }
}

上述代码创建了一个PredictController类，它具有一个predict方法来处理预测请求。在predict方法中，我们加载了一个预训练的图像分类模型，并使用MyTranslator进行数据转换和预测。

加载模型

在PredictController类中，我们使用ModelZoo的loadModel方法加载预训练的模型。在本示例中，我们加载了一个图像分类模型，你可以根据需要更改模型类型。

预测数据

在predict方法中，我们使用Predictor对象的predict方法进行预测。我们将预测结果转换为字符串，并将其返回。

返回预测结果

在predict方法的末尾，我们将预测结果作为字符串返回给调用者。

结论

通过本文，我们学习了如何使用DJL和Spring Boot来部署训练的PyTorch模型。我们了解了整个流程，并提供了相应的代码示例和解释。希望本文对你有所帮助，并能够成功地部署你的PyTorch模型。