自定义场景pipeline生成

编写要点

1. 定义推理服务生成的函数。

   get_pipeline_name：返回流程编排的主函数名。通过执行推理服务主函数脚本“infer_service_generation.py”，扫描到自定义场景时执行该函数，将自定义流程编排主函数名与自定义场景名进行绑定。

   流程编排主函数：实现自定义场景业务流程编排。通过上述绑定的映射关系调用流程编排主函数。

2. mxManufacture流程编排。

   流程编排定义了场景业务流程中模型的串联关系，使用mxManufacture流程编排的方式可以迅速实现高性能应用的开发。

   如下示例描述了模型的串联关系，并高效实现了场景业务流程。

   from mindx.sdk.stream import PluginNode, FunctionalStream
    
   if __name__ == '__main__':
       # 定义mxpi_tensorinfer插件属性
       props0 = {
           "dataSource": "mxpi_imageresize0",
           "modelPath": "./ssd_mobilenetv1_fpn_best.om" # 模型路径与实际保持一致
   }
   # 定义mxpi_objectpostprocessor插件属性
       props1 = {
           "dataSource": "mxpi_tensorinfer0",
           "postProcessConfigPath": "./post_process_0.cfg", # 配置文件与实际保持一致
           "labelPath": "./label_0.names", # 配置文件与实际保持一致
           "postProcessLibPath": "libSsdMobilenetFpn_MindsporePost.so"
   }
   # 定义mxpi_objectpostprocessor插件属性
       props2 = {
           "outputDataKeys":"mxpi_objectpostprocessor0"
       } 
       # 模型串联
       appsrc0 = PluginNode("appsrc")
       mxpi_imagedecoder0 = PluginNode("mxpi_imagedecoder")(appsrc0)
       mxpi_imageresize0 = PluginNode("mxpi_imageresize")(mxpi_imagedecoder0)
       mxpi_tensorinfer0 = PluginNode("mxpi_tensorinfer", props0)(mxpi_imageresize0)
       mxpi_objectpostprocessor0 = PluginNode("mxpi_objectpostprocessor", props1)(mxpi_tensorinfer0)
       mxpi_dataserialize0 = PluginNode("mxpi_dataserialize", props2)(mxpi_objectpostprocessor0)
       appsink0 = PluginNode("appsink")(mxpi_dataserialize0)
       # 生成pipeline
       f=FunctionalStream('stream', [appsrc0], [appsink0])
       f.set_device_id('0')
       f.build()
       print('json pipeline:' + f.to_json())

3. 归档推理模型及配置文件。推理模型及配置文件归档路径：与平台下发的项目配置json文件中的“result_path”字段保持一致。

调试方法

安装自定义推理服务包后，执行如下命令：

python mxAOIService/scripts/infer_service_generation.py --model_params=平台下发的项目配置json文件路径

参数含义：“--model_params”平台下发的项目配置json文件路径。

1. 查看配置文件“mxAOIService/config/models/model_configs.json”是否完整。
2. 查看“mxAOIService/config/models/project_*/assm1-2/1/”的模型是否准备就绪。
3. 查看“mxAOIService/config/models/project_*/assm1-2/1/”的pipeline是否完整。
4. 查看“mxAOIService/config/models/project_*/assm1-2/1/”的后处理配置文件是否完整。