从0-1制作自定义镜像并创建AI应用

针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建，并部署成在线服务。

操作流程如下：

本地构建镜像：在本地制作自定义镜像包，镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。
本地验证镜像并上传镜像至SWR服务：验证自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。
将自定义镜像创建为AI应用：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的AI应用管理。
将AI应用部署为在线服务：将导入的模型部署上线。

本地构建镜像

以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。

购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18.04的镜像。

图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像

登录主机后，安装Docker，可参考Docker官方文档。也可执行以下命令安装docker。
```
curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh
sh get-docker.sh
```
获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。
```
docker pull ubuntu:18.04
```

新建文件夹“self-define-images”，在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。

文件结构如下所示

self-define-images/
    --Dockerfile
    --test_app.py

“Dockerfile”

From ubuntu:18.04
# 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask
RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \
  sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
  sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
  apt-get update && \
  apt-get install -y python3 python3-pip && \
  pip3 install  --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple  Flask

# 复制应用服务代码进镜像里面
COPY test_app.py /opt/test_app.py

# 指定镜像的启动命令
CMD python3  /opt/test_app.py

“test_app.py”

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))

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

进入“self-define-images”文件夹，执行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。
```
docker build -t test:v1 .
```
您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。

本地验证镜像并上传镜像至SWR服务

在本地环境执行以下命令启动自定义镜像
```
docker run -it -p 8080:8080 test:v1
```
图2 启动自定义镜像

另开一个终端，执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data '{"name":"Tom"}'  127.0.0.1:8080/
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data '{"name":"Tom"}' 127.0.0.1:8080/greet
curl -X GET 127.0.0.1:8080/goodbye

如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。

图3 校验接口

上传自定义镜像至SWR服务。上传镜像的详细操作可参考如何登录并上传镜像到SWR。
完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。

将自定义镜像创建为AI应用

参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数：

元模型来源：选择“从容器镜像中选择”
- 容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像
  图4 选择已制作好的自有镜像
- 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。
- 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。
- 健康检查：选填，用于指定模型的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口，才能配置“健康检查”，否则会导致AI应用创建失败。

apis定义：选填，用于编辑自定义镜像的apis定义。模型apis定义需要遵循ModelArts的填写规范，参见模型配置文件编写说明。

本样例的配置文件如下所示：

[{
        "url": "/",
        "method": "post",
        "request": {
            "Content-type": "application/json"
        },
        "response": {
            "Content-type": "application/json"
        }
    },
{
        "url": "/greet",
        "method": "post",
        "request": {
            "Content-type": "application/json"
        },
        "response": {
            "Content-type": "application/json"
        }
    },
{
        "url": "/goodbye",
        "method": "get",
        "request": {
            "Content-type": "application/json"
        },
        "response": {
            "Content-type": "application/json"
        }
    }
]