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简介

Blaze是一个面向广告/搜索/推荐场景的高性能深度学习推理引擎。

前置依赖

  • gcc >= 4.8.5
  • cuda >= 8.0
  • cudnn >= 6.0
  • mkl
  • cmake >= 2.8
  • python >= 2.7 (推荐使用Anaconda)

MKL 可以在 https://software.intel.com/en-us/mkl/choose-download 注册并下载，然后安装到本地目录。推荐下载 2018 Update 3，此为经过验证通过的版本。

编译安装

  • 编译仅支持 CPU 的版本, 安装路径可通过CMAKE_INSTALL_PREFIX指定，默认安装路径为: /opt/blaze/
  $ mkdir build
  $ cd build
  $ cmake ../ -DUSE_CUDA=0 -DUSE_MKL=1 -DMKL_PATH=<mkl-root-dir> -DSYMBOL_EXPORT_CTL=0
  $ make -j 8
  $ sudo make install
  $ cd ../binding/python
  $ sudo python setup.py install

其中，<mkl-root-dir> 是 MKL 的安装绝对路径，且需要指定根目录。例如，MKL 安装到 /home/user/intel 下，则 mkl-root-dir 为 /home/user/intel。当TDM-Serving使用，采用-DSYMBOL_EXPORT_CTL=1

  • 编译支持 CPU 和 GPU 的版本, 安装路径可通过CMAKE_INSTALL_PREFIX指定, 默认安装路径为: /opt/blaze/
  $ mkdir build
  $ cd build
  $ cmake ../ -DUSE_CUDA=1 -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=<cuda-root-dir> \
          -DCUDNN_ROOT_DIR=<cudnn-root-dir> \
          -DUSE_MKL=1 -DMKL_PATH=<mkl-root-dir> -DSYMBOL_EXPORT_CTL=0
  $ make -j 8
  $ sudo make install
  $ cd ../binding/python
  $ sudo python setup.py install

其中，<cuda-root-dir> 是 CUDA 的安装绝对路径，例如 /usr/local/cuda-8.0，<cudnn-root-dir> 是 cuDNN 的安装路径，例如 /usr/local。<mkl-root-dir> 与编译 CPU 的版本时设定方法相同。当TDM-Serving使用，采用-DSYMBOL_EXPORT_CTL=1

内部模型格式

为提供高性能的在线模型服务，Blaze自定义了面向广告场景的模型结构描述ULF, 详见ULF格式说明, 需要用户手动自定义模型结构。

模型服务构建

模型转换

XDL产出的模型结构，需要进行模型转换才能被Blaze加载并提供服务，详细介绍见转换工具。

服务接入

我们提供一个使用blaze搭建的简单的模型服务样例，服务端接收模型输入数据并返回模型打分结果，详细介绍见模型服务。