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消息通知服务 SMN-HTTP(S)消息格式:HTTP(S)取消订阅消息的格式

HTTP(S)取消订阅消息的格式 HTTP(S)订阅终端取消订阅确认后，终端将收到 SMN 推送的取消订阅确认消息，下面将描述HTTP Content信息，它是JSON串，具体字段说明如表4所示。表4 HTTP(S)取消订阅消息的格式参数说明参数说明 type 消息类型，UnsubscribeConfirmation。 signature 签名信息。签名字段包括message，message_id，subscribe_url、timestamp，topic_urn和type,具体签名信息校验，请参见校验消息签名。 topic_urn 主题的唯一标识，表示消息归属的主题。 message_id 消息唯一标识。 signature_version 签名的版本信息，目前是V1。 message 取消订阅确认消息的描述。 subscribe_url 再次订阅确认需要访问的URL。 signing_cert_url 用于消息签名的证书URL。 timestamp 消息第一次发送的时间戳。 HTTP(S)取消订阅消息样例如下： { "signature": "ViE96uGbBkl+S8eWqgebi5KdmRht2U8+Rs88yuyMHq1k4h3jUkcDZ6HCqTqdpJ8nrLcdqETyyEiOQyTszJdU05z+LhfE8jerCCdSbL4zeInVkydHh0kcCRWmORye0/EuQ/gLC1UIXwvUsqbUCPnBRhNFXOeXMOPPCzK+d04xjy4QHd1H/bHxgsY3AlTe0gCFT068Zru7OK6w9aQaY44mXnN3OWGmBmoHyFab5TRXLSQNz/9u/Vj646cQMMaI0PPQ30QzGYD0MtzgDZi12m8jMTHAnMkTEcbLaEgaqmaoEnATSpEcspFKNXv2skwk7rsVakMOISpMH3+qC6RzhE******", "topic_urn": "urn:smn:region01:0a419ac94f80f2c62f14c01e34******:test_******", "message_id": "d86c201092574e71a3ca85826652c58b", "signature_version": "v1", "type": "UnsubscribeConfirmation", "message": "You are unsubscribed from topic: urn:smn:region01:0a419ac94f80f2c62f14c01e34******:test_******. To subscribe to this topic again, please visit the subscribe_url included in this message. The subscribe_url is valid only within 48 hours.", "subscribe_url": "https://console.******.com/smn/subscription/confirm?token=0a419ac94f80f2c62f14c01e34ae5dfcf6b0b92ef46241218eaae5b4cb90d5d423cf104593284665a1f98691b1576976785114fb4408450e8de153b9f1******&topic_urn=urn:smn:region01:0a419ac94f80f2c62f14c01e34******:test_******®ion=region01®ion_id=region01", "signing_cert_url": "https://smn.region01.******.com/smn/SMN_region01_3190c26a56fb435f9882e3435b******.pem", "timestamp": "2024-07-10T11:45:00Z" }

消息通知服务 SMN HTTP(S)终端节点使用样例

消息通知服务 SMN-HTTP(S)消息格式:HTTP(S)订阅确认消息的格式

HTTP(S)订阅确认消息的格式添加HTTP(S)订阅终端以后，SMN会向订阅终端推送一条订阅确认的消息，下面将描述消息的HTTP Content，它是JSON格式的字符串，其中包括subscribe_url值，订阅确认需要GET请求subscribe_url地址进行确认，具体JSON字段说明如表2所示。表2 HTTP(S)订阅确认消息的格式参数说明参数说明 type 消息类型，SubscriptionConfirmation。 signature 签名信息。签名字段包括message，message_id，subscribe_url，timestamp，topic_urn和type，具体签名信息校验，请参见校验消息签名。 topic_urn 主题的唯一标识，表示消息归属的主题。 message_id 消息唯一标识。 signature_version 签名的版本信息，目前是V1。 message 订阅确认消息的描述。 subscribe_url 订阅确认需要访问的URL。 signing_cert_url 用于消息签名的证书URL，不需要鉴权，可直接访问。 timestamp 消息第一次发送的时间戳。 HTTP(S)订阅确认消息样例如下： { "subscribe_url": "https://console.******.com/smn/subscription/confirm?token=0a419ac94f80f2c62f14c01e34ae5dfcf6b0b92ef46241218eaae5b4cb90d5d423cf104593284665a1f98691b1576976785114fb4408450e8de153b9f1******&topic_urn=urn:smn:region01:0a419ac94f80f2c62f14c01e34******:test_******®ion=region01®ion_id=region01", "signature": "W/DQSiqpRkY6En0jNaFtCYOpmUjMhzoJIdMPLhnRv37iPzNhH+SxlievFoUIyS29z7Ig4hL/ECWNfGrRhTqoasiAeOaXOjoRNoQ73YfyqWm7x7OdX+2c202zxaOS5GcsUHohxAS+wCYd6W6aVhx6eQpWzpzLwrGgE+iPmsd5I00HXIBeZEeBx/VuoqkPyBDnSvGNNDTJ2gw+fL7XuKqf/DUUjjI8dkPsp3gAcETe/XMgf3UTMFDvLLrq2fAZVhr/jMR/9m81PwuDs1k9i3iBxT67afzmQ1AhY/a/ayQX7Fmwf/FBpehG1o8e98lXAZFS2nzhvTpttawUFG8Z82******", "topic_urn": "urn:smn:region01:0a419ac94f80f2c62f14c01e34******:test_******", "message_id": "54bb04eddfc842e9b44ca36393f77cd3", "signature_version": "v1", "type": "SubscriptionConfirmation", "message": "You are invited to subscribe to topic: urn:smn:regionid:0a419ac94f80f2c62f14c01e34******:test_******. To confirm this subscription, please visit the subscribe_url included in this message. The subscribe_url is valid only within 48 hours.", "signing_cert_url": "https://smn.region01.******.com/smn/SMN_region01_3190c26a56fb435f9882e3435b******.pem", "timestamp": "2024-07-10T09:43:44Z" }

消息通知服务 SMN HTTP(S)终端节点使用样例

消息通知服务 SMN-HTTP(S)消息格式:操作场景

操作场景接收SMN服务发送的HTTP(S)消息时，终端证书的CN名称请参考业界规范，部分特殊字符可能导致https消息发送失败。在互联网上传递未加密的http协议消息内容存在信息泄漏风险，推荐用户终端添加订阅时对接通道优先使用https类型。描述SMN服务向HTTP(S)终端发送消息的格式，您可以通过消息头部信息中的消息类型来区分消息格式。消息格式包括：HTTP(S)订阅确认消息的格式、HTTP(S)推送消息的格式和HTTP(S)取消订阅消息的格式三种消息格式，HTTP/HTTPS协议均为POST方式。当SMN服务向HTTP(S)终端发送消息时，头部包括请求X-SMN-MESSAGE-TYPE，X-SMN-MESSAGE-ID，X-SMN-TOPIC-URN，如表1所示。表1 消息HTTP(S)头部参数说明参数说明 X-SMN-MESSAGE-TYPE 消息类型，消息类型分别有： SubscriptionConfirmation Notification UnsubscribeConfirmation X-SMN-MESSAGE-ID 消息唯一标识。 X-SMN-TOPIC-URN 主题的唯一标识，表示消息归属的主题。关于HTTP(S)头部字段的说明： RFC 7230 章节3.2中规定，HTTP(S)头部的字段名称不区分大小写。 RFC 7540 章节8.1.2中规定，对于支持HTTP/2的服务端，头部字段信息需要统一改为全小写。对于用户自定义的HTTP(S)头部字段，SMN也将采用上述的处理策略。用户如果从HTTP(S)头部中获取相关字段，建议采用不区分大小写的方式。

消息通知服务 SMN HTTP(S)终端节点使用样例

消息通知服务 SMN-HTTP(S)消息格式:HTTP(S)推送消息的格式

HTTP(S)推送消息的格式 HTTP(S)订阅终端订阅确认后，终端将收到SMN推送的消息，下面将描述HTTP Content信息，它是JSON串，具体字段说明如表3所示。表3 HTTP(S)推送消息的格式参数说明参数说明 type 消息类型，Notification。 signature 签名信息。签名字段包括message，message_id，subject， timestamp，topic_urn和type,具体签名信息校验，如果subject不存在，则不参与校验，请参见校验消息签名。 subject 消息标题。 topic_urn 主题的唯一标识，表示消息归属的主题。 message_id 消息唯一标识。 signature_version 签名的版本信息，目前是V1。 message 订阅推送消息的描述。 unsubscribe_url 通过访问该链接可以取消终端订阅。 signing_cert_url 用于消息签名的证书URL。 timestamp 消息第一次发送的时间戳。 HTTP(S)推送消息样例如下： { "signature": "WmSQ2/0kp2v2u2T33lMqKYrrLxnJoW2NHqIy5QowDuHH3y+HvhCNlCgHDUiAGpb3suCXJm16hWF+EJAYR+tPaTY1q0N3p0p+oBbhlD30fOTxRNsEWRAg73k4qArmQajhdDZOtd57xelQiNhzl2r6iCs0en4kR2iY78zZM/9caZQGBTlNcjkd2lyXYP6aSc7MOgxTsYrRus0A6yipD3zsUA7TvTdfsauAe2hZLR5W0l+um+S3ytT7sA1CMlIJPBXHP5WlqS4iMAeivmufZv7T+G43DbwWfw/seKnK6uFKWd214oqsY2/oLY3C4dcyLdvsy0/7/W8zvxXbgHeSL4******", "subject": "SMN", "topic_urn": "urn:smn:region01:0a419ac94f80f2c62f14c01e34******:test_******", "message_id": "d84bd6629ef04513ad2e37bffd6e17cb", "signature_version": "v1", "type": "Notification", "message": "{\"enterpriseProjectId\": \"0\", \"eventTime\": \"2019-08-12 22:40:55.040632\", \"chargingMode\": \"postPaid\", \"cloudserviceType\": \"xxx.service.type.bandwidth\", \"eventType\": 1, \"regionId\": \"region01\", \"tenantId\": \"057eefe55400d2742f8cc00178******\", \"resourceType\": \"xxx.resource.type.bandwidth\", \"resourceSpecCode\": \"19_bgp\", \"resourceSize\": 10, \"resourceId\": \"e091f1b1-08ef-4e2b-a27e-f85e4c******\", \"resouceSizeMeasureId\": 15, \"resourceName\": \"elbauto_2019_08_13_06_40_46\"}", "unsubscribe_url": "https://console.******.com/smn/subscription/unsubscribe?region=region01®ion_id=region01&subscription_urn=urn:smn:region01:0a419ac94f80f2c62f14c01e34******:test_******:23cf104593284665a1f98691b1******", "signing_cert_url": "https://smn.region01.******.com/smn/SMN_region01_3190c26a56fb435f9882e3435b******.pem", "timestamp": "2024-07-10T09:45:00Z" }

消息通知服务 SMN HTTP(S)终端节点使用样例

AI开发平台MODELARTS-使用自定义数据集进行训练:Step6 提交ModelArts训练作业

Step6 提交ModelArts训练作业参考Step2，修改外壳的配置文件。填写OBS桶信息 obs_bucket = 'obs://my_bucket/my_object' 按需修改runner里的Adapter参数。 adapter=dict( requirements=f'{work_dir}/algorithm/requirements.txt', framework_type='PyTorch', framework_version='PyTorch-1.4.0-python3.6', instance_type='modelarts.p3.large.public', pool_id=None, downloads=dict( src=[f'{obs_bucket}/{alg_cfg["data_root"]}', f'{obs_bucket}/{alg_cfg["pretrained"]}'], dst=[alg_cfg['data_root'], alg_cfg['pretrained']], ), uploads=dict( src=[run_dir], dst=[f'{obs_bucket}/{run_dir}'], ), ), 在Terminal中输入下述命令来提交ModelArts训练作业完成训练。 python manage.py run --launch_remote --cfg algorithms/ivgPose/config/sample/config.py --gpus 0 提交完训练作业后，可以在ModelArts控制台交互式界面看到当前训练作业的状态（如排队中、运行中等），可以在config.py配置的{run_dir}/{训练作业名称目录}下看到ModelArts上的训练日志。

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AI开发平台MODELARTS-使用自定义数据集进行训练:Step1 上传数据集到开发环境中

Step1 上传数据集到开发环境中按照不同算法定义的数据结构和格式准备好数据集。如果数据集在OBS桶里，在Terminal里可执行下述命令将OBS里的数据下载到Notebook环境中。 python manage.py copy --source obs://my_bucket/my_data_dir/ --dest /home/ma-user/work/my_data_dir 如果数据集比较小且存放在PC上。如果使用的本地IDE是VS Code，可以通过拖放方式复制到VS Code连接的Notebook中。

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AI开发平台MODELARTS-使用自定义数据集进行训练:Step2 修改配置文件

Step2 修改配置文件配置文件主要包括算法配置文件和算法参数文件，例如：算法配置文件：./algorithms/ivgPose/config/sample/config.py 算法参数文件：./algorithms/ivgPose/config/sample/simplepose_resnet50_coco_256x192.py 根据需要修改训练相关参数，如数据集路径data_root、runner中的train_args参数以及train参数等。如下述代码所示。 config.py文件 train_args=dict( cfg=alg_cfg['cfg'], output_dir=run_dir, data_root=alg_cfg['data_root'], load_from=None, gpus=None, lr=None, max_epoch=5, samples_per_gpu=None, resume_from=None, pretrained=alg_cfg['pretrained'], train_data_root=None, val_data_root=None, ), simplepose_resnet50_coco_256x192.py文件 train = dict( save_period=-1, val_period=5, best_saver=dict(key_indicator='AP', rule='max'), ema=dict(type='ExpEMA') )

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AI开发平台MODELARTS-使用自定义数据集进行训练:Step4 在开发环境中进行验证

Step4 在开发环境中进行验证在Terminal中执行下述测试命令，其中：--cfg为该预训练模型对应算法资产的配置文件路径，--load_from的值为待测试的模型路径，config.py为： python manage.py run --cfg algorithms/ivgPose/config/sample/config.py --pipeline evaluate --load_from ./model_zoo/ivgPose/body/simplepose_resnet50_coco_256x192.pth.tar 运行完毕后，在交互式输出界面或config.py配置的{run_dir}目录下的test.log可以看到验证过程的日志和结果。如下述信息所示： ivgpose-utils.py 133: Test: AP:0.735012 | AP .5:0.925143 | AP .75:0.813647 | AP (M):0.705874 | AP (L):0.778985 | AR:0.764798 | AR .5:0.933879 | AR .75:0.832966 | AR (M):0.732641 | AR (L):0.813304 | elapsed:00:28

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AI开发平台MODELARTS-使用自定义数据集进行训练:Step5 推理

Step5 推理准备好待推理的图片，本小节以算法套件里内置的推理图片为例，原图片如下：图1 待推理的图片在Terminal中执行下述推理命令，其中--img_file的值为待推理图片的路径： python manage.py run --cfg algorithms/ivgPose/config/sample/config.py --pipeline infer --demo_type image_demo --load_from model_zoo/ivgPose/body/simplepose_resnet50_coco_256x192.pth.tar --img_path algorithms/ivgPose/algorithm/examples/images/body/human36m_s_01_act_02_subact_01_ca_01_000001.jpg --is_show 运行完毕后，在当前目录的export/exp_tmp下可以看到推理后的文件，打开后显示如下。图2 推理后的文件

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AI开发平台MODELARTS-使用现有数据集测试现有模型:Step5 本地验证

Step5 本地验证在Terminal中执行下述测试命令，其中：--cfg为该预训练模型对应算法资产的配置文件路径，--load_from的值为待测试的模型路径。 python manage.py run --cfg algorithms/ivgPose/config/sample/config.py --pipeline evaluate --load_from ./model_zoo/ivgPose/body/simplepose_resnet50_coco_256x192.pth.tar 运行完毕后，在交互式输出界面或config.py配置的{run_dir}目录下的test.log可以看到验证过程的日志和结果。如下述信息所示： ivgpose-utils.py 133: Test: AP:0.735012 | AP .5:0.925143 | AP .75:0.813647 | AP (M):0.705874 | AP (L):0.778985 | AR:0.764798 | AR .5:0.933879 | AR .75:0.832966 | AR (M):0.732641 | AR (L):0.813304 | elapsed:00:28

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AI开发平台MODELARTS-使用现有数据集测试现有模型:Step4 修改配置文件

Step4 修改配置文件打开预训练模型对应算法资产的配置文件路径，如./algorithms/ivgPose/config/sample/config.py。按需进行验证相关参数的修改，如修改数据集路径data_root为下载的mini数据集路径./data/raw/coco2017_sample、指定验证阶段使用的验证数据集路径等。如下述代码所示。 alg_cfg = dict( cfg=f'{work_dir}/config/sample/{alg_name}.py', data_root='data/raw/coco2017_sample', load_from=f'model_zoo/{alg_type}/body/{alg_name}.pth.tar', pretrained=f'model_zoo/{alg_type}/backbone/resnet50_imagenet_224x224.pth', img_file=f'{work_dir}/algorithm/examples/images/body/coco_000000013729.jpg', bbox_file=f'{work_dir}/algorithm/examples/images/body/bboxes.json' ) evaluate_args=dict( cfg=alg_cfg['cfg'], output_dir=run_dir, data_root=alg_cfg['data_root'], load_from=alg_cfg['load_from'], gpus=None, samples_per_gpu=None, ),

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