模型配置文件编写说明
模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。
配置文件格式说明
配置文件为JSON格式，参数说明如表1所示。
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参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
model_algorithm |
是 |
String |
模型算法，表示该模型的用途，由模型开发者填写，以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头，不能包含中文以及&!'\"<>=，不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification（图像分类）、object_detection（物体检测）、predict_analysis（预测分析）等。 |
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model_type |
是 |
String |
模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。
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|
runtime |
否 |
String |
模型运行时环境，系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关，当model_type设置为Image时，不需要设置runtime，当model_type设置为其他常用框架时，请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。 |
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metrics |
否 |
object数据结构 |
模型的精度信息，包括平均数、召回率、精确率、准确率，metrics object数据结构说明如表2所示。 结果会显示在AI应用详情页面的“模型精度”模块。 |
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apis |
否 |
api数据结构数组 |
表示模型接收和返回的请求样式，为结构体数据。 即模型可对外提供的Restful API数组，API数据结构如表3所示。示例代码请参见apis参数代码示例。
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|
dependencies |
否 |
dependency结构数组 |
表示模型推理代码需要依赖的包，为结构体数据。 模型开发者需要提供包名、安装方式、版本约束。目前只支持pip安装方式。dependency结构数组说明如表6所示。 如果模型包内没有推理代码customize_service.py文件，则该字段可不填。自定义镜像模型不支持安装依赖包。
说明：
“dependencies”参数支持多个“dependency”结构数组，以list格式填入，默认安装包存在先后依赖关系（即写在前面的先安装，写在后面的后安装），且支持线下wheel包安装（wheel包必须与模型文件放在同一目录）。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？ |
|
health |
否 |
health数据结构 |
镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动升级时要求不中断业务，那么必须提供健康检查的接口供ModelArts调用。health数据结构如表8所示。 |
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参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
f1 |
否 |
Number |
平均数。精确到小数点后17位，超过17位时，取前17位数值。 |
|
recall |
否 |
Number |
召回率。精确到小数点后17位，超过17位时，取前17位数值。 |
|
precision |
否 |
Number |
精确率。精确到小数点后17位，超过17位时，取前17位数值。 |
|
accuracy |
否 |
Number |
准确率。精确到小数点后17位，超过17位时，取前17位数值。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
url |
否 |
String |
请求路径。默认值为“/”。自定义镜像的模型（即model_type为Image时）需要根据镜像内实际暴露的请求路径填写“url”。非自定义镜像模型（即model_type不为Image时）时，“url”只能为“/”。 |
|
method |
否 |
String |
请求方法。默认值为“POST”。 |
|
request |
否 |
Object |
请求体，request结构说明如表4所示。 |
|
response |
否 |
Object |
响应体，response结构说明如表5所示。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
Content-type |
在线服务-非必选 批量服务-必选 |
String |
data以指定内容类型发送。默认值为“application/json”。 一般情况包括如下两种内容类型：
说明：
针对机器学习类模型，仅支持“application/json” |
|
data |
在线服务-非必选 批量服务-必选 |
String |
请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
Content-type |
在线服务-非必选 批量服务-必选 |
String |
data以指定内容类型发送。默认值为“application/json”。
说明：
针对机器学习类模型，仅支持“application/json” |
|
data |
在线服务-非必选 批量服务-必选 |
String |
响应体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
installer |
是 |
String |
安装方式，当前只支持“pip”。 |
|
packages |
是 |
package结构数组 |
依赖包集合，package结构数组说明如表7所示。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
package_name |
是 |
String |
依赖包名称。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 |
|
package_version |
否 |
String |
依赖包版本，如果不强依赖于版本号，则该项不填。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 |
|
restraint |
否 |
String |
版本限制条件，当且仅当“package_version”存在时必填，可选“EXACT/ATLEAST/ATMOST”。
|
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
check_method |
是 |
String |
健康检查方式。可选“HTTP/EXEC”。
|
|
command |
否 |
String |
健康检查命令。健康检查方式为EXEC时必选。 |
|
url |
否 |
String |
健康检查接口请求路径。健康检查方式为HTTP时必选。 |
|
protocol |
否 |
String |
健康检查接口请求协议，默认为http。健康检查方式为HTTP时必选。 |
|
initial_delay_seconds |
否 |
String |
健康检查初始化延迟时间。 |
|
timeout_seconds |
否 |
String |
健康检查超时时间。 |
|
period_seconds |
是 |
String |
健康检查周期。填写大于0且小于等于2147483647的整数，单位为秒。 |
|
failure_threshold |
是 |
String |
健康检查最大失败次数。填写大于0且小于等于2147483647的整数。 |
apis参数代码示例
[{
"url": "/",
"method": "post",
"request": {
"Content-type": "multipart/form-data",
"data": {
"type": "object",
"properties": {
"images": {
"type": "file"
}
}
}
},
"response": {
"Content-type": "applicaton/json",
"data": {
"type": "object",
"properties": {
"mnist_result": {
"type": "array",
"item": [
{
"type": "string"
}
]
}
}
}
}
}]
目标检测模型配置文件示例
如下代码以TensorFlow引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。
- 模型输入
value：图片文件
- 模型输出
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
{ "detection_classes": [ "face", "arm" ], "detection_boxes": [ [ 33.6, 42.6, 104.5, 203.4 ], [ 103.1, 92.8, 765.6, 945.7 ] ], "detection_scores": [0.99, 0.73] }
- 配置文件
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
{ "model_type": "TensorFlow", "model_algorithm": "object_detection", "metrics": { "f1": 0.345294, "accuracy": 0.462963, "precision": 0.338977, "recall": 0.351852 }, "apis": [{ "url": "/", "method": "post", "request": { "Content-type": "multipart/form-data", "data": { "type": "object", "properties": { "images": { "type": "file" } } } }, "response": { "Content-type": "application/json", "data": { "type": "object", "properties": { "detection_classes": { "type": "array", "items": [{ "type": "string" }] }, "detection_boxes": { "type": "array", "items": [{ "type": "array", "minItems": 4, "maxItems": 4, "items": [{ "type": "number" }] }] }, "detection_scores": { "type": "array", "items": [{ "type": "number" }] } } } } }], "dependencies": [{ "installer": "pip", "packages": [{ "restraint": "EXACT", "package_version": "1.15.0", "package_name": "numpy" }, { "restraint": "EXACT", "package_version": "5.2.0", "package_name": "Pillow" } ] }] }
图像分类模型配置文件示例
如下代码以TensorFlow引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。
- 模型输入
value：图片文件
- 模型输出
1 2 3 4 5 6 7
{ "predicted_label": "flower", "scores": [ ["rose", 0.99], ["begonia", 0.01] ] }
- 配置文件
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66
{ "model_type": "TensorFlow", "model_algorithm": "image_classification", "metrics": { "f1": 0.345294, "accuracy": 0.462963, "precision": 0.338977, "recall": 0.351852 }, "apis": [{ "url": "/", "method": "post", "request": { "Content-type": "multipart/form-data", "data": { "type": "object", "properties": { "images": { "type": "file" } } } }, "response": { "Content-type": "application/json", "data": { "type": "object", "properties": { "predicted_label": { "type": "string" }, "scores": { "type": "array", "items": [{ "type": "array", "minItems": 2, "maxItems": 2, "items": [ { "type": "string" }, { "type": "number" } ] }] } } } } }], "dependencies": [{ "installer": "pip", "packages": [{ "restraint": "ATLEAST", "package_version": "1.15.0", "package_name": "numpy" }, { "restraint": "", "package_version": "", "package_name": "Pillow" } ] }] }
如下代码以MindSpore引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。
- 模型输入
value：图片文件
- 模型输出
1"[[-2.404526 -3.0476532 -1.9888215 0.45013925 -1.7018927 0.40332815\n -7.1861157 11.290332 -1.5861531 5.7887416 ]]"
- 配置文件
{ "model_algorithm": "image_classification", "model_type": "MindSpore", "metrics": { "f1": 0.124555, "recall": 0.171875, "precision": 0.0023493892851938493, "accuracy": 0.00746268656716417 }, "apis": [{ "url": "/", "method": "post", "request": { "Content-type": "multipart/form-data", "data": { "type": "object", "properties": { "images": { "type": "file" } } } }, "response": { "Content-type": "applicaton/json", "data": { "type": "object", "properties": { "mnist_result": { "type": "array", "item": [{ "type": "string" }] } } } } } ], "dependencies": [] }
预测分析模型配置文件示例
如下代码以TensorFlow引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。
- 模型输入
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
{ "data": { "req_data": [ { "buying_price": "high", "maint_price": "high", "doors": "2", "persons": "2", "lug_boot": "small", "safety": "low", "acceptability": "acc" }, { "buying_price": "high", "maint_price": "high", "doors": "2", "persons": "2", "lug_boot": "small", "safety": "low", "acceptability": "acc" } ] } }
- 模型输出
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
{ "data": { "resp_data": [ { "predict_result": "unacc" }, { "predict_result": "unacc" } ] } }
- 配置文件
代码中request结构和response结构中的data参数是json schema数据结构。data/properties里面的内容对应“模型输入”和“模型输出”。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77
{ "model_type": "TensorFlow", "model_algorithm": "predict_analysis", "metrics": { "f1": 0.345294, "accuracy": 0.462963, "precision": 0.338977, "recall": 0.351852 }, "apis": [ { "url": "/", "method": "post", "request": { "Content-type": "application/json", "data": { "type": "object", "properties": { "data": { "type": "object", "properties": { "req_data": { "items": [ { "type": "object", "properties": {} } ], "type": "array" } } } } } }, "response": { "Content-type": "application/json", "data": { "type": "object", "properties": { "data": { "type": "object", "properties": { "resp_data": { "type": "array", "items": [ { "type": "object", "properties": {} } ] } } } } } } } ], "dependencies": [ { "installer": "pip", "packages": [ { "restraint": "EXACT", "package_version": "1.15.0", "package_name": "numpy" }, { "restraint": "EXACT", "package_version": "5.2.0", "package_name": "Pillow" } ] } ] }
自定义镜像类型的模型配置文件示例
模型输入和输出与目标检测模型配置文件示例类似。
- 模型预测输入为图片类型时，request请求示例如下：
该实例表示模型预测接收一个参数名为images、参数类型为file的预测请求，在推理界面会显示文件上传按钮，以文件形式进行预测。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
{ "Content-type": "multipart/form-data", "data": { "type": "object", "properties": { "images": { "type": "file" } } } } - 模型预测输入为json数据类型时，request请求示例如下：
该实例表示模型预测接收json请求体，只有一个参数名为input、参数类型为string的预测请求，在推理界面会显示文本输入框，用于填写预测请求。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
{ "Content-type": "application/json", "data": { "type": "object", "properties": { "input": { "type": "string" } } } }
完整请求示例如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 |
{
"model_algorithm": "image_classification",
"model_type": "Image",
"metrics": {
"f1": 0.345294,
"accuracy": 0.462963,
"precision": 0.338977,
"recall": 0.351852
},
"apis": [{
"url": "/",
"method": "post",
"request": {
"Content-type": "multipart/form-data",
"data": {
"type": "object",
"properties": {
"images": {
"type": "file"
}
}
}
},
"response": {
"Content-type": "application/json",
"data": {
"type": "object",
"required": [
"predicted_label",
"scores"
],
"properties": {
"predicted_label": {
"type": "string"
},
"scores": {
"type": "array",
"items": [{
"type": "array",
"minItems": 2,
"maxItems": 2,
"items": [{
"type": "string"
},
{
"type": "number"
}
]
}]
}
}
}
}
}]
}
|
机器学习类型的模型配置文件示例
以下代码以XGBoost为例。
- 模型输入：
{
"req_data": [
{
"sepal_length": 5,
"sepal_width": 3.3,
"petal_length": 1.4,
"petal_width": 0.2
},
{
"sepal_length": 5,
"sepal_width": 2,
"petal_length": 3.5,
"petal_width": 1
},
{
"sepal_length": 6,
"sepal_width": 2.2,
"petal_length": 5,
"petal_width": 1.5
}
]
}
- 模型输出：
{
"resp_data": [
{
"predict_result": "Iris-setosa"
},
{
"predict_result": "Iris-versicolor"
}
]
}
- 配置文件：
{
"model_type": "XGBoost",
"model_algorithm": "xgboost_iris_test",
"runtime": "python2.7",
"metrics": {
"f1": 0.345294,
"accuracy": 0.462963,
"precision": 0.338977,
"recall": 0.351852
},
"apis": [
{
"url": "/",
"method": "post",
"request": {
"Content-type": "application/json",
"data": {
"type": "object",
"properties": {
"req_data": {
"items": [
{
"type": "object",
"properties": {}
}
],
"type": "array"
}
}
}
},
"response": {
"Content-type": "applicaton/json",
"data": {
"type": "object",
"properties": {
"resp_data": {
"type": "array",
"items": [
{
"type": "object",
"properties": {
"predict_result": {}
}
}
]
}
}
}
}
}
]
}
使用自定义依赖包的模型配置文件示例
如下示例中，定义了1.16.4版本的numpy的依赖环境。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 |
{
"model_algorithm": "image_classification",
"model_type": "TensorFlow",
"runtime": "python3.6",
"apis": [
{
"url": "/",
"method": "post",
"request": {
"Content-type": "multipart/form-data",
"data": {
"type": "object",
"properties": {
"images": {
"type": "file"
}
}
}
},
"response": {
"Content-type": "applicaton/json",
"data": {
"type": "object",
"properties": {
"mnist_result": {
"type": "array",
"item": [
{
"type": "string"
}
]
}
}
}
}
}
],
"metrics": {
"f1": 0.124555,
"recall": 0.171875,
"precision": 0.00234938928519385,
"accuracy": 0.00746268656716417
},
"dependencies": [
{
"installer": "pip",
"packages": [
{
"restraint": "EXACT",
"package_version": "1.16.4",
"package_name": "numpy"
}
]
}
]
}
|
