推理部署
AI模型开发完成后,在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用,将AI应用快速部署为推理服务,您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台。
1、开发模型:模型开发可以在ModelArts服务中进行,也可以在您的本地开发环境进行,本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。制作模型包可参见模型包规范介绍。
2、创建AI应用:把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中,进行版本化管理,并构建为可运行的AI应用。
3、部署服务:把AI应用在资源池中部署为容器实例,注册外部可访问的推理API。
4、推理:在您的应用中增加对推理API的调用,在业务流程中集成AI推理能力。
创建AI应用
创建AI应用的几种场景
ModelArts AI应用支持如下几种场景的导入方式:
- 从训练中选择:在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型创建为AI应用,用于部署服务。获取数据的问题。
- 从OBS中选择:如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练,可以将本地的模型按照模型包规范上传至OBS桶中,从OBS将模型导入至ModelArts中,创建为AI应用,直接用于部署服务。
- 从容器镜像中选择:针对ModelArts目前不支持的AI引擎,可以通过自定义镜像的方式将编写的模型镜像导入ModelArts,创建为AI应用,用于部署服务。
- 从模板中选择:相同功能的模型配置信息重复率高,将相同功能的配置整合成一个通用的模板,通过使用该模板,可以方便快捷的导入模型,创建为AI应用,而不用编写config.json配置文件。
四种来源的区别
从训练中选择元模型
如果您在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练。在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型创建为AI应用,用于部署上线。
从OBS中选择元模型
如果您使用常用引擎在本地完成模型开发和训练,可以将您的模型上传至OBS中,直接用于部署上线。ModelArts预置镜像支持的AI引擎及其Runtime请参见推理支持的AI引擎。
从容器镜像中选择
针对ModelArts目前不支持的AI引擎,可以通过模型镜像的方式将本地的模型导入ModelArts。通过配置健康检查,支持在线服务进行无损滚动升级。
从模板中选择元模型
因为相同功能的模型配置信息重复率高,ModelArts提供模型模板方便您快捷地导入模型,创建AI应用,而不用编写配置文件。
您需要根据模型格式、模型AI引擎、模型运行环境选择对应的模板。
部署服务
部署类型
在完成AI应用的创建后,可在“部署上线”页面对AI应用进行部署。ModelArts当前支持如下几种部署类型:
- 在线服务:将AI应用部署为一个Web Service,并且提供在线预测与监控功能。
- 批量服务:批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。
- 边缘服务:通过智能边缘平台,在边缘节点将AI应用部署为一个Web Service。
部署为在线服务
AI应用准备完成后,您可以将AI应用部署为在线服务,对在线服务进行预测和调用。ModelArts支持可以把服务部署到公共资源池或者专属资源池,专属资源池不与其他用户共享,更加高效。
部署为批量服务
AI应用准备完成后,您可以将AI应用部署为批量服务。选择您上传数据的OBS目录,ModelArts批量服务输入数据支持图片和csv格式文件,单张图片建议小于10MB,输入数据格式为csv时,建议文件大小不超过12MB。
部署为边缘服务
AI应用准备完成后,您可以将AI应用部署为边缘服务。边缘服务依赖智能边缘平台(IEF),部署前需要有IEF的委托权限。ModelArts当前支持节点、节点组部署边缘服务。
推理
服务预测
AI应用部署为在线服务成功后,您可以在“预测”页签进行代码调试或添加文件测试。根据AI应用定义的输入请求不同(JSON文本或文件),ModelArts测试服务包括如下两种方式:
- JSON文本预测:如当前部署服务的AI应用,其输入类型指定的为JSON文本类,即不含有文件类型的输入,可以在“预测”页签输入JSON代码进行服务预测。
- 文件预测:如当前部署服务的AI应用,其输入类型指定为文件类,可包含图片、音频或视频等场景,可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。
JSON文本预测
ModelArts支持文本预测,如果您的输入类型为文本,请注意测试服务文本应小于12MB。
图片预测
ModelArts支持图片预测,如果您的输入类型为图片,请注意测试服务单张图片输入应小于8MB。图片支持以下类型:“png”、“psd”、“jpg”、“jpeg”、“bmp”、“gif”、“webp”、“psd”、“svg”、“tiff”。
推理部署常见问题
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