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AI开发平台MODELARTS-Step1 在Notebook中拷贝模型包:模型包文件样例

时间：2024-06-28 17:22:12

AI开发平台MODELARTS 无需构建直接在开发环境中调试并保存镜像用于推理

模型包文件样例

模型包文件model.zip中需要用户自己准备模型文件，此处仅是举例示意说明，以一个手写数字识别模型为例。

Model目录下必须要包含推理脚本文件customize_service.py，目的是为开发者提供模型预处理和后处理的逻辑。

图5 推理模型model目录示意图（需要用户自己准备模型文件）

推理脚本customize_service.py的具体写法要求可以参考模型推理代码编写说明。

本案例中提供的customize_service.py文件具体内容如下：

import logging
import threading

import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image

from model_service.tfserving_model_service import TfServingBaseService


class mnist_service(TfServingBaseService):

    def __init__(self, model_name, model_path):
        self.model_name = model_name
        self.model_path = model_path
        self.model = None
        self.predict = None

        # 非阻塞方式加载saved_model模型，防止阻塞超时
        thread = threading.Thread(target=self.load_model)
        thread.start()

    def load_model(self):
        # load saved_model 格式的模型
        self.model = tf.saved_model.load(self.model_path)

        signature_defs = self.model.signatures.keys()

        signature = []
        # only one signature allowed
        for signature_def in signature_defs:
            signature.append(signature_def)

        if len(signature) == 1:
            model_signature = signature[0]
        else:
            logging.warning("signatures more than one, use serving_default signature from %s", signature)
            model_signature = tf.saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY

        self.predict = self.model.signatures[model_signature]

    def _preprocess(self, data):
        images = []
        for k, v in data.items():
            for file_name, file_content in v.items():
                image1 = Image.open(file_content)
                image1 = np.array(image1, dtype=np.float32)
                image1.resize((28, 28, 1))
                images.append(image1)

        images = tf.convert_to_tensor(images, dtype=tf.dtypes.float32)
        preprocessed_data = images

        return preprocessed_data

    def _inference(self, data):

        return self.predict(data)

    def _postprocess(self, data):

        return {
            "result": int(data["output"].numpy()[0].argmax())
        }

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