Establecer un trabajo de entrenamiento como fuente del metamodelo

Fondo

• Si se utiliza un modelo generado por el trabajo de entrenamiento ModelArts asegúrese de que el trabajo de entrenamiento se ha ejecutado correctamente y que el modelo se ha almacenado en el directorio OBS correspondiente. (El parámetro de salida de datos es train_url.)
• Un modelo generado a partir de un trabajo de entrenamiento que utiliza algoritmos suscritos se puede importar directamente a ModelArts sin necesidad de utilizar el código de inferencia o el archivo de configuración.
• Si se genera un modelo a partir de un trabajo de formación que utiliza un marco de trabajo o una imagen personalizada de uso frecuente, cargue el código de inferencia y el archivo de configuración en el directorio de almacenamiento del modelo haciendo referencia a Introducción a las especificaciones del paquete modelo.
• El directorio OBS que utiliza y ModelArts están en la misma región.

Creación de una aplicación de IA

1. Inicie sesión en la consola de gestión ModelArts y elija AI Application Management > AI Applications en el panel de navegación izquierdo. Se muestra la página AI Applications.
2. Haga clic en Create en la esquina superior izquierda.
3. En la página mostrada, establezca los parámetros.
   1. Establezca información básica sobre la aplicación de IA. Para obtener más información sobre los parámetros, consulte Tabla 1.

      Tabla 1 Parámetros de la información básica de la aplicación de IA

      Parámetro	Descripción
      Name	Nombre de la aplicación. El valor puede contener de 1 a 64 caracteres visibles. Solo se permiten letras, dígitos, guiones medios (-) y guiones bajos (_).
      Version	Versión de la aplicación de IA a crear. Para la primera importación, el valor predeterminado es 0.0.1.
      Label	Etiqueta de aplicación de IA. Se admite un máximo de cinco etiquetas.
      Description	Breve descripción de una aplicación de IA

   2. Seleccione el origen del metamodelo y establezca los parámetros relacionados. Establezca Meta Model Source en Training job. Para obtener más información sobre los parámetros, consulte Tabla 2.
      Figura 1 Establecer un trabajo de entrenamiento como fuente del metamodelo
      

      Tabla 2 Parámetros de la fuente del metamodelo

      Parámetro	Descripción
      Meta Model Source	Elija Training Job > Training Jobs or Training Job > Training Jobs (New). Seleccione un trabajo de entrenamiento que haya completado la entrenamiento con la cuenta corriente y una versión de entrenamiento en las listas desplegables a la derecha de Training Job y Version, respectivamente. Dynamic loading: si esta función está habilitada, los archivos de modelo se descargan de OBS y luego se asocian a contenedores solo cuando se implementa el modelo. Esto acelera la implementación y las actualizaciones del modelo. NOTA: ModelArts ofrece entrenamiento de modelos de las versiones nuevas y antiguas. La gestión de entrenamiento de la versión anterior solo está disponible para sus usuarios existentes.
      AI Engine	Motor de inferencia utilizado por el metamodelo, que coincide automáticamente con el trabajo de entrenamiento seleccionado
      Inference Code	El código de inferencia personaliza la lógica de procesamiento de inferencia de una aplicación de IA. Mostrar la URL del código de inferencia. Puede copiar esta URL directamente.
      Runtime Dependency	Enumere las dependencias del modelo seleccionado en el entorno. Por ejemplo, si se utiliza tensorflow y el método de instalación es pip, la versión debe ser 1.8.0 o posterior.
      AI Application Description	Proporcione las descripciones de aplicaciones de IA para ayudar a otros desarrolladores de aplicaciones de IA a comprender y usar mejor sus aplicaciones. Haga clic en Add AI Application Description y establezca Document name y URL. Puede agregar hasta tres descripciones de aplicaciones de IA.
      Deployment Type	Seleccione los tipos de servicio que puede implementar la aplicación. Al implementar un servicio, solo están disponibles los tipos de servicio seleccionados aquí. Por ejemplo, si solo selecciona Real-time services aquí, solo podrá implementar la aplicación de IA como servicio en tiempo real después de crearla.

   3. Compruebe la información y haga clic en Next. Se crea la aplicación de IA.

      En la lista de aplicaciones de IA, puede ver la aplicación de IA creada y su versión. Cuando el estado cambia a Normal, la aplicación de IA se crea correctamente. En esta página, puede realizar operaciones como la creación de nuevas versiones, la implementación rápida de aplicaciones de IA y la publicación de aplicaciones de IA.

Acciones de seguimiento

Implementación de aplicaciones de IA como servicios: En la lista de aplicaciones de IA, haga clic en la flecha hacia abajo a la izquierda del nombre de una aplicación de IA para comprobar todas las versiones de la aplicación de IA. Busque la fila que contiene la versión de destino, haga clic en Deploy en la columna Operation y seleccione un tipo de implementación en el cuadro de lista desplegable. La aplicación de IA se puede implementar en un tipo de implementación seleccionado durante la creación de la aplicación de IA.