从训练作业中导入模型文件创建模型

约束与限制

• 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。
• 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。

前提条件

• 请确保训练作业已运行成功，且模型已存储至训练输出的OBS目录下（输入参数为train_url）。
• 针对使用常用框架或自定义镜像创建的训练作业，需根据模型包结构介绍，将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。
• 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。

创建模型操作步骤

1. 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。
2. 单击左上角的“创建模型”，进入“创建模型”页面。
3. 在“创建模型”页面，填写相关参数。
   1. 填写模型基本信息，详细参数说明请参见表1。

      表1 模型基本信息参数说明

      参数名称	说明
      名称	模型名称。支持1～64位可见字符（含中文），名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。
      版本	设置所创建模型的版本。第一次导入时，默认为0.0.1。 说明： 模型创建完成后，可以通过创建新版本，导入不同的元模型进行调优。
      描述	模型的简要描述。

   2. 填写元模型来源及其相关参数。当“元模型来源”选择“从训练中选择”时，其相关的参数配置请参见表2。
      图1 从训练中选择元模型
      

      表2 元模型来源参数说明

      参数	说明
      “元模型来源”	选择“从训练中选择”。 在“选择训练作业”右侧下拉框中选择当前账号下已完成运行的训练作业。 “动态加载”：用于实现快速部署和快速更新模型。如果勾选动态加载，则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。当单个模型文件大小超过5GB时，必须配置“动态加载”。
      “AI引擎”	元模型使用的推理引擎，选择训练作业后会自动匹配。
      “运行时依赖”	罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow”，安装方式为“pip”，其版本必须为1.8.0及以上版本。
      “模型说明”	为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”，设置“文档名称”及其“URL”。模型说明最多支持3条。
      “部署类型”	选择此模型支持部署服务的类型，部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型，例如此处只选择在线服务，那您导入后只能部署为在线服务。

   3. 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型的创建。

      在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型导入成功。在此页面，您还可以创建新版本、快速部署服务等操作。

后续操作

部署服务：在“模型列表”中，单击模型的操作列的“部署”，在对应版本所在行，单击“操作”列的部署按钮，可以将模型部署上线为创建模型时所选择的部署类型。