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針對多模態檢索業務場景，PAI提供了端到端的多模態檢索解決方案。該解決方案提供了圖像、人臉、文本、文圖和圖文檢索等服務，支持您通過調用EAS服務實現注冊多模態數據、提取相關特征、基于ID管理多模態數據以及基于特征的多模態數據搜索等功能。本文為您介紹該解決方案的使用流程。

背景信息

功能支持

多模態特征提取能力：您可以使用基于Alibaba PAI EasyCV或EasyNLP提供的預訓練模型，或通過DSW平臺訓練獲得的圖像特征提取模型、文本向量化模型以及文圖CLIP模型部署服務。
特征檢索能力：該服務默認使用基于DocArray-PAI和AliyunOSS的可持久化、可快速檢索的特征數據庫能力，支持您存儲相關特征到AliyunOSS或從AliyunOSS拉起特征。例如：該服務中存儲了10萬特征，保存數據庫并關閉服務以及初始化服務時，不需要再注冊特征數據，即可搜索特征。您也可以配置其他檢索產品，例如AliyunElasticSearch。

服務概覽

目前，多模態檢索解決方案支持部署的服務類型為：圖像檢索（image_retrieval）、人臉檢索（faceid_retrieval），文本檢索（text_retrieval）、中文多模態檢索（imagetext_retrieval_cn）和英文多模態檢索（imagetext_retrieval_en）。
各服務提供的調用接口為：服務初始化接口（init、set_root_path等）、數據庫管理層接口（add、delete等）和數據庫層接口（db_set、db_get等）。

使用流程

多模態檢索解決方案的使用流程如下。

構建模型
使用PAI提供的預訓練模型，或在DSW平臺參考Gallery示例自行構建模型。
部署模型服務
通過模型在線服務EAS，您可以將訓練好的模型或PAI提供的預訓練模型部署為在線服務。
調用模型服務
通過API方式調用服務初始化接口、數據庫管理層接口和數據庫層接口，實現多模態數據檢索。

前提條件

在開始執行操作前，請確認您已完成以下準備工作：

已開通PAI（DSW、EAS）后付費，并創建默認工作空間，詳情請參見創建工作空間。
已創建OSS存儲空間（Bucket），用于存儲數據集、訓練獲得的模型文件和配置文件。關于如何創建存儲空間，詳情請參見控制臺創建存儲空間。
已創建DSW實例，且運行正常，詳情請參見創建DSW實例。建議：
- 鏡像選擇Pytorch1.8，例如pytorch-develop:1.8pai-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04。
- 資源規格使用GPU機型P100或V100，且內存大于等于32 GB，例如ecs.gn6v-c8g1.2xlarge。

構建模型

您可以使用PAI提供的預訓練模型，具體如下表所示。

模型類型	Processor種類	Predictor	模型路徑
image_retrieval （圖像檢索）	EasyCV	easycv.predictors.feature_extractor.TorchFeatureExtractor	http://pai-vision-data-hz.oss-accelerate.aliyuncs.com/pretrained_models/deepfashion2/df2_1536_easycv061.pth
faceid_retrieval （人臉檢索）	EasyCV	easycv.predictors.feature_extractor.TorchFaceFeatureExtractor	http://pai-vision-data-hz.oss-accelerate.aliyuncs.com/pretrained_models/faceid/resnet50/faceid_resnet50.tar.gz
imagetext_retrieval_cn （中文CLIP）	EasyNLP	easynlp.appzoo.CLIPPredictor	http://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/release/easynlp_modelzoo/alibaba-pai/clip_chinese_roberta_base_vit_base.tgz
imagetext_retrieval_en （英文CLIP）	EasyNLP	easynlp.appzoo.CLIPPredictor	http://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/release/easynlp_modelzoo/openai/clip_vit_base_patch32.tgz
text_retrieval （文本向量化模型）	EasyNLP	easynlp.appzoo.FeatureVectorizationPredictor	http://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/release/easynlp_modelzoo/public/bert-base-uncased.tgz

您也可以在DSW平臺參考Gallery示例自行構建模型，具體操作步驟如下。

進入DSW Gallery頁面，詳情請參見DSW Gallery。
在DSW Gallery頁面，構建以下兩種模型。
- 多模態檢索模型
  在名稱或描述文本框中輸入CLIP，然后按回車鍵。在右側的基于EasyNLP的多模態CLIP圖文檢索區域，單擊在DSW中打開。單擊后即會自動將本教程所需的資源和教程文件下載至DSW實例中，并在下載完成后自動打開教程文件。
  在打開的教程文件easynlp_clip.ipynb文件中，您可以直接運行對應的步驟的命令，當成功運行結束一個步驟命令后，再順次運行下個步驟的命令。
- 圖像檢索模型
  在名稱或描述文本框中輸入Swin Transformer，然后按回車鍵。在右側的基于SwinTransformer的圖像分類示例區域，單擊在DSW中打開。單擊后即會自動將本教程所需的資源和教程文件下載至DSW實例中，并在下載完成后自動打開教程文件。
  在打開的教程文件easycv_classification_Swin.ipynb文件中，您可以直接運行對應的步驟的命令，當成功運行結束一個步驟命令后，再順次運行下個步驟的命令。
將訓練后得到的模型下載到本地，然后上傳到OSS。具體操作，請參見上傳與下載數據文件和控制臺上傳文件。

部署模型服務

通過模型在線服務EAS，您可以將訓練好的模型部署為在線服務，具體操作步驟如下。

進入模型在線服務（EAS）頁面。
1. 登錄PAI控制臺。
2. 在左側導航欄單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應的工作空間。
3. 在工作空間頁面的左側導航欄選擇模型部署 > 模型在線服務（EAS），進入模型在線服務（EAS）頁面。

部署模型服務。

在模型在線服務（EAS）頁面，單擊部署服務，然后在自定義模型部署區域，單擊JSON獨立部署。

在JSON獨立部署頁面的編輯框中，配置以下內容。

{
    "cloud": {
        "computing": {
            "instance_type": "ecs.gn6i-c16g1.4xlarge"
        }
    },
    "containers": [
        {
            "image": "eas-registry-vpc.<region>.cr.aliyuncs.com/pai-eas/diffuser-inference:easyretrieval1.1.0-pytorch1.8.1-gpu-py309-cu111-ubuntu22.04",
            "port": 8000,
            "script": "python /ml/code/app.py --model_type imagetext_retrieval_cn"
        }
    ],
    "features": {
        "eas.aliyun.com/extra-ephemeral-storage": "100Gi"
    },
    "metadata": {
        "cpu": 16,
        "gpu": 1,
        "instance": 1,
        "memory": 62000,
        "name": "<your_service_name>"
    },
    "storage": [
        {
            "mount_path": "/mnt/models",
            "oss": {
                "path": "oss://pai-quickstart-{region}/easycv/models/easyretrieval/",
                "readOnly": true
            },
            "properties": {
                "resource_type": "model"
            }
        }
    ]
}

其中關鍵參數配置說明如下，其他參數使用JSON文件中的配置，更多參數配置說明，請參見服務模型所有相關參數說明。

參數		描述
metadata	name	請配置您自己的服務名稱，同地域內唯一。
containers	image	請將<region>替換為服務所在地域ID，例如華東2（上海）為cn-shanghai。關于如何查詢地域ID，請參見地域和可用區。
storage	oss.path	本方案使用PAI提供的公開預置模型路徑，您只需將<region>替換為服務所在地域ID，例如華東2（上海）為cn-shanghai。關于如何查詢地域ID，請參見地域和可用區。您也可以使用上述步驟提供的預置模型和DSW平臺訓練得到的模型。
cloud	computing.instance_type	實例規格，必須為GPU類型。

單擊部署。當服務狀態為運行中時，表明服務部署成功。

查看服務訪問地址和Token。
1. 在模型在線服務（EAS）頁面，單擊目標服務的服務方式列下的調用信息。
2. 在調用信息對話框的公網地址調用頁簽，獲取服務訪問地址和Token。

調用模型服務

服務調用方式

完整的POST調用代碼如下。

import requests,json
head = {
    "Authorization":"xxxxxx"  # head為部署服務后，PAI-EAS返回的服務調用密鑰Token對應的字符串。
}

our_oss_io_config = dict(ak_id='xxxxxx',
                         ak_secret='xxxxxx',
                         hosts='oss-*****-internal.aliyuncs.com',
                         buckets=['examplebucket'])

datas = json.dumps({
    "function_name": "XXX"  # 必選，調用接口的名稱。
    "function_params": {
        param1: XXX  # 參考不同接口對應的參數說明。
        param2:
        ....
    },
})
hosts = "xxxxxx/test"
r = requests.post(hosts, data=datas, headers=head)

其中關鍵參數配置如下所示。

參數	描述
Authorization	配置為上述步驟已查詢的服務Token。
our_oss_io_config.ak_id	阿里云賬號的AccessKey ID。
our_oss_io_config.ak_secret	阿里云賬號的AccessKey Secret。
our_oss_io_config.hosts	您OSS地域的Endpoint。OSS地域與Endpoint的對應關系，請參見訪問域名和數據中心。重要需要配置為對應地域的內網Endpoint，否則訪問不通。
our_oss_io_config.buckets	您創建的OSS存儲空間（Bucket）的名稱，與服務所在地域一致。
function_name	接口名稱，支持以下取值：服務初始化接口，包括init、set_root_path、set_oss_config、set_predictor。數據庫管理層接口，包括add、delete、get、load、save。數據庫層接口，包括db_set、db_get、db_delete、db_search。
function_params	參數配置，詳情請參見function_name對應的接口說明。中文服務初始化接口文檔中文服務功能文檔
hosts	配置為上述步驟已查詢的服務公網訪問地址。

接口使用示例如下：

服務初始化接口-set_root_path

POST代碼示例

datas = json.dumps({
    "function_name" :"set_root_path",
    "function_params" : {
        "root_path": "oss://examplebucket/ljh-xiaoling/da_test/",
    },
})

POST返回示例（請求成功）

{
  "request_id": "b576c16e-7fe2-46d4-9502-35771*******",
  "success": True, 
  "info": "None", 
}

數據庫管理層接口-save

POST代碼示例

datas = json.dumps({
    "function_name" : "save",
    "function_params" : {},
})

POST返回示例（請求成功）

{
  "request_id": "f355c3d9-d235-41dd-b262-695966******",
  "success": True, 
  "save": "Done", 
}

數據庫接口-db_search

POST代碼示例

datas = json.dumps({
    "function_name": "db_search",
    "function_params": {
        "database_name": "test_1",
        "uri": "oss://examplebucket/ljh-xxxx/da_test/000001.jpeg",
        "search_topk": 2,
        "metric" : "cosine"
    },
})

POST返回示例（請求成功）

{
  "request_id": "70c2d344-adf9-4b07-b888-cabce0******",
  "success": True, 
  "db_search": [[{'scores': 0.4860914349555969, 'uri': 'oss://examplebucket/ljh-xiaoling/data/image/000015.jpg', 'text': '', 'group_id': '0', 'intra_id': 0}]]
}

服務調用示例

多模態圖像檢索服務首先需要建立多模態圖像檢索數據庫，然后將注冊到數據庫中的多模態數據及圖像進行特征提取，最后從多模態圖像數據庫的數據中，對上傳的多模態數據及圖像進行相似快速檢索。整個過程需要使用的接口包括數據庫初始化、增加數據庫、增加數據及檢索數據等接口。下文提供一個簡單的示例供您參考。

分別創建以下Python腳本。

數據庫初始化腳本retrieval_init.py：

import requests
import json
head = {
    "Authorization": "xxxxxx"  # head為部署服務后，EAS返回的服務調用密鑰Token對應的字符串。
}

our_oss_io_config = dict(ak_id='xxxxxx',  # 阿里云賬號的AccessKey。
                         ak_secret='xxxxxx',  # 阿里云賬號的AccessKey Secret。
                         hosts='oss-cn-****-internal.aliyuncs.com',  # 內網Endpoint。
                         buckets=['examplebucket'])  # OSS Bucket。

datas = json.dumps({
    "function_name": "init",
    "function_params": {
        "backend": "oss",
        "root_path": "oss://examplebucket/xxx",
        "oss_io_config": our_oss_io_config,
    },
})
hosts = 'http://16640818xxxxxx.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/img_retrieval_001'
r = requests.post(hosts, data=datas, headers=head)
print(r.content)
print("test ending")

其中examplebucket替換為OSS存儲空間（Bucket）名稱，與服務所在地域一致。其他參數配置說明，請參見服務調用方式。

增加數據庫腳本retrieval_add.py：

import requests
import json

ENCODING = 'utf-8'
datas = json.dumps({
    'function_name': 'add',
    'function_params': {
        'database_name': 'test_1',
    },
})
hosts = 'http://16640818xxxxxx.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/img_retrieval_001'
head = {
    "Authorization": "NTE3Y2M2ZmEzZGQ3ZGRkOGM4ZDE1MDxxxxxxxxxxxxxx"
}
r = requests.post(hosts, data=datas, headers=head)
print(r.content)
print("test ending")

其中hosts和Authorization需要配置為上述步驟已獲取的服務訪問地址和Token。

指定Predictor腳本retrieval_set_predictor.py：

import requests
import json

ENCODING = 'utf-8'
datas = json.dumps({
    "function_name": "set_predictor",
    "function_params": {
        'preprocess': 'load_uri_to_base64str',
    },
})
hosts = 'http://16640818xxxxxx.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/img_retrieval_001'
head = {
    "Authorization": "NTE3Y2M2ZmEzZGQ3ZGRkOGM4ZDE1MDxxxxxxxxxxxxxx"
}
r = requests.post(hosts, data=datas, headers=head)
# r = requests.post("http://0.0.0.0:8000/test", data=datas, timeout=1500)
print(r.content)
print("test ending")

其中hosts和Authorization需要配置為上述步驟已獲取的服務訪問地址和Token。

增加數據的腳本retrieval_db_set.py：

import requests
import json

ENCODING = 'utf-8'
datas = json.dumps({
    'function_name': 'db_set',
    'function_params': {
        'database_name': 'test_1',
        'uri': [
            'oss://examplebucket/ljh-xxxx/data/image/000015.jpg',
        ],
        'group_id': ['0'],  # 存入該數據的群組名。
        'embedding_attr': 'uri'
    },
})
hosts = 'http://16640818xxxxxx.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/img_retrieval_001'
head = {
    "Authorization": "NTE3Y2M2ZmEzZGQ3ZGRkOGM4ZDE1MDxxxxxxxxxxxxxx"
}
r = requests.post(hosts, data=datas, headers=head)
print(r.content)
print("test ending")

其中hosts和Authorization需要配置為上述步驟已獲取的服務訪問地址和Token；url配置為圖片的OSS路徑。

檢索數據的腳本retrieval_db_search.py：

import requests
import json

ENCODING = 'utf-8'
datas = json.dumps({
    'function_name': 'db_search',
    'function_params': {
        'database_name': 'test_1',
        'uri': 'oss://examplebucket/ljh-xxxx/da_test/000001.jpeg',
        'search_topk': 1,  # 返回的最相似的k個數據
        'metric': 'cosine'
    },
})
hosts = 'http://16640818xxxxxx.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/img_retrieval_001'
head = {
    "Authorization": "NTE3Y2M2ZmEzZGQ3ZGRkOGM4ZDE1MDxxxxxxxxxxxxxx"
}
r = requests.post(hosts, data=datas, headers=head)
print(r.content)
print("test ending")

其中hosts和Authorization需要配置為上述步驟已獲取的服務訪問地址和Token；url配置為圖片的OSS路徑。

在終端中，分別在腳本文件所在目錄依次執行數據庫初始化腳本、增加數據庫腳本、指定Predictor腳本以及增加數據的腳本。
```
python <retrieval_xxx.py>
```
其中<retrieval_xxx.py>需要替換為實際的Python腳本名稱。
針對部署好的數據庫，執行檢索數據的腳本進行目標圖像檢索。
```
python retrieval_db_search.py
```
得到的推理預測結果如下所示。
```
{"request_id": "d4b4c7c5-2330-49d5-8ffb-a15e490b****", "success": true, "info": [[{"scores": 0.0, "uri": "oss://examplebucket/xxx/000001.jpeg", "text": "", "group_id": "0", "intra_id": 0}]]}
```
從上述模型推理的返回結果可以看出，模型服務返回了該數據庫中與目標圖像相似度最高的圖片的URL。

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背景信息

功能支持

服務概覽

使用流程

前提條件

構建模型

部署模型服務

調用模型服務

服務調用方式

服務調用示例