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[快速入門]容器鏡像服務(wù) SWR
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容器鏡像服務(wù) SWR

使用自定義引擎創(chuàng)建模型,用戶可以通過選擇自己存儲在SWR服務(wù)中的鏡像作為模型的引擎,指定預(yù)先存儲于 OBS 服務(wù)中的文件目錄路徑作為模型包來創(chuàng)建模型,輕松地應(yīng)對 ModelArts 平臺預(yù)置引擎無法滿足個性化訴求的場景。

ModelArts將自定義引擎類型的模型部署為服務(wù)時,會先將模型相關(guān)的SWR鏡像下載至集群中,用“uid=1000, gid=100”的用戶啟動SWR鏡像為容器,然后將OBS文件下載到容器中的“/home/mind/model”目錄下,最后執(zhí)行SWR鏡像中預(yù)置的啟動命令。ModelArts平臺會在APIG上注冊一個預(yù)測接口提供給用戶使用,用戶可以通過平臺提供的預(yù)測接口訪問服務(wù)。

自定義引擎創(chuàng)建模型的規(guī)范

使用自定義引擎創(chuàng)建模型,用戶的SWR鏡像、OBS模型包和文件大小需要滿足以下規(guī)范:

  • SWR鏡像規(guī)范:
    • 鏡像必須內(nèi)置一個用戶名為“ma-user”,組名為“ma-group”的普通用戶,且必須確保該用戶的uid=1000、gid=100。內(nèi)置用戶的dockerfile指令如下:
      groupadd -g 100 ma-group && useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user
    • 明確設(shè)置鏡像的啟動命令。在dockerfile文件中指定cmd,dockerfile指令示例如下:
      CMD sh /home/mind/run.sh

      啟動入口文件run.sh需要自定義。示例如下:

      #!/bin/bash
      
      # 自定義腳本內(nèi)容
      ...
      
      # run.sh調(diào)用app.py啟動服務(wù)器,app.py請參考https示例
      python app.py

      除了按上述要求設(shè)置啟動命令,您也可以在鏡像中自定義啟動命令,在創(chuàng)建模型時填寫與您鏡像中相同的啟動命令。

    • 提供的服務(wù)可使用HTTPS/HTTP協(xié)議和監(jiān)聽的容器端口,使用的協(xié)議和端口號請根據(jù)模型實際定義的推理接口進行配置。HTTPS協(xié)議的示例可參考https示例。
    • (可選)服務(wù)對外提供的端口,提供URL路徑為“/health”的健康檢查服務(wù)(健康檢查的URL路徑必須為“/health”)。
  • OBS模型包規(guī)范

    模型包的名字必須為model。模型包規(guī)范請參見模型包規(guī)范介紹。

  • 文件大小規(guī)范

    當(dāng)使用公共資源池時,SWR的鏡像大?。ㄖ赶螺d后的鏡像大小,非SWR界面顯示的壓縮后的鏡像大小)和OBS模型包大小總和不大于30G。

https示例

使用Flask啟動https,Webserver代碼示例如下:

from flask import Flask, request
import json 

app = Flask(__name__)

@app.route('/greet', methods=['POST'])
def say_hello_func():
    print("----------- in hello func ----------")
    data = json.loads(request.get_data(as_text=True))
    print(data)
    username = data['name']
    rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username)
    return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4)

@app.route('/goodbye', methods=['GET'])
def say_goodbye_func():
    print("----------- in goodbye func ----------")
    return '\nGoodbye!\n'


@app.route('/', methods=['POST'])
def default_func():
    print("----------- in default func ----------")
    data = json.loads(request.get_data(as_text=True))
    return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data))

@app.route('/health', methods=['GET'])
def healthy():
    return "{\"status\": \"OK\"}"

# host must be "0.0.0.0", port must be 8080
if __name__ == '__main__':
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080, ssl_context='adhoc')

在本地機器調(diào)試

自定義引擎的規(guī)范可以在安裝有docker的本地機器上通過以下步驟提前驗證:

  1. 將自定義引擎鏡像下載至本地機器,假設(shè)鏡像名為custom_engine:v1。
  2. 將模型包文件夾復(fù)制到本地機器,假設(shè)模型包文件夾名字為model。
  3. 在模型包文件夾的同級目錄下驗證如下命令拉起服務(wù):
    docker run --user 1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model    custom_engine:v1

    該指令無法完全模擬線上,主要是由于-v掛載進去的目錄是root權(quán)限。在線上,模型文件從OBS下載到/home/mind/model目錄之后,文件owner將統(tǒng)一修改為ma-user。

  4. 在本地機器上啟動另一個終端,執(zhí)行以下驗證指令,得到符合預(yù)期的推理結(jié)果。
    curl https://127.0.0.1:8080/${推理服務(wù)的請求路徑}

推理部署示例

本節(jié)將詳細(xì)說明以自定義引擎方式創(chuàng)建模型的步驟。

  1. 創(chuàng)建模型并查看模型詳情

    登錄ModelArts管理控制臺,進入“模型管理”頁面中,單擊“創(chuàng)建模型”,進入模型創(chuàng)建頁面,設(shè)置相關(guān)參數(shù)如下:

    • 元模型來源:選擇“從 對象存儲 服務(wù)(OBS)中選擇”。
    • 選擇元模型:從OBS中選擇一個模型包。
    • AI引擎:選擇“Custom”。
    • 引擎包:從容器鏡像中選擇一個鏡像。

      其他參數(shù)保持默認(rèn)值。

    單擊“立即創(chuàng)建”,跳轉(zhuǎn)到模型列表頁,查看模型狀態(tài),當(dāng)狀態(tài)變?yōu)椤罢!?,模型?chuàng)建成功。

    圖1 創(chuàng)建模型

    單擊模型名稱,進入模型詳情頁面,查看模型詳情信息。

  2. 部署服務(wù)并查看詳情

    在模型詳情頁面,單擊右上角“部署>在線服務(wù)”,進入服務(wù)部署頁面,模型和版本默認(rèn)選中,選擇合適的“實例規(guī)格”(例如CPU:2核 8GB),其他參數(shù)可保持默認(rèn)值,單擊“下一步”,跳轉(zhuǎn)至服務(wù)列表頁,當(dāng)服務(wù)狀態(tài)變?yōu)椤斑\行中”,服務(wù)部署成功。

    單擊服務(wù)名稱,進入服務(wù)詳情頁面,查看服務(wù)詳情信息,單擊“日志”頁簽,查看服務(wù)日志信息。

    圖2 查看服務(wù)日志信息
  3. 服務(wù)預(yù)測

    在服務(wù)詳情頁面,單擊“預(yù)測”頁簽,進行服務(wù)預(yù)測。

    圖3 服務(wù)預(yù)測

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