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自定义引擎创建模型规范

更新时间:2024-12-25 GMT+08:00

使用自定义引擎创建模型,用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为模型的引擎,指定预先存储于OBS服务中的文件目录路径作为模型包来创建模型,轻松地应对ModelArts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。

ModelArts将自定义引擎类型的模型部署为服务时,会先将模型相关的SWR镜像下载至集群中,用“uid=1000, gid=100”的用户启动SWR镜像为容器,然后将OBS文件下载到容器中的“/home/mind/model”目录下,最后执行SWR镜像中预置的启动命令。ModelArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用,用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。

自定义引擎创建模型的规范

使用自定义引擎创建模型,用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范:

  • SWR镜像规范:
    • 镜像必须内置一个用户名为“ma-user”,组名为“ma-group”的普通用户,且必须确保该用户的uid=1000、gid=100。内置用户的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
    • 明确设置镜像的启动命令。在dockerfile文件中指定cmd,dockerfile指令示例如下:
      CMD sh /home/mind/run.sh

      启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下:

      #!/bin/bash
      
      # 自定义脚本内容
      ...
      
      # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例
      python app.py
      说明:

      除了按上述要求设置启动命令,您也可以在镜像中自定义启动命令,在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。

    • 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,使用的协议和端口号请根据模型实际定义的推理接口进行配置。HTTPS协议的示例可参考https示例
    • (可选)服务对外提供的端口,提供URL路径为“/health”的健康检查服务(健康检查的URL路径必须为“/health”)。
  • OBS模型包规范

    模型包的名字必须为model。模型包规范请参见模型包规范介绍

  • 文件大小规范

    当使用公共资源池时,SWR的镜像大小(指下载后的镜像大小,非SWR界面显示的压缩后的镜像大小)和OBS模型包大小总和不大于30G。

https示例

使用Flask启动https,Webserver代码示例如下:

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')

在本地机器调试

自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证:

  1. 将自定义引擎镜像下载至本地机器,假设镜像名为custom_engine:v1。
  2. 将模型包文件夹复制到本地机器,假设模型包文件夹名字为model。
  3. 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务:
    docker run --user 1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model    custom_engine:v1
    说明:

    该指令无法完全模拟线上,主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。

  4. 在本地机器上启动另一个终端,执行以下验证指令,得到符合预期的推理结果。
    curl https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径}

推理部署示例

本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。

  1. 创建模型并查看模型详情

    登录ModelArts管理控制台,进入“模型管理”页面中,单击“创建模型”,进入模型创建页面,设置相关参数如下:

    • 元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。
    • 选择元模型:从OBS中选择一个模型包。
    • AI引擎:选择“Custom”。
    • 引擎包:从容器镜像中选择一个镜像。

      其他参数保持默认值。

    单击“立即创建”,跳转到模型列表页,查看模型状态,当状态变为“正常”,模型创建成功。

    图1 创建模型

    单击模型名称,进入模型详情页面,查看模型详情信息。

  2. 部署服务并查看详情

    在模型详情页面,单击右上角“部署>在线服务”,进入服务部署页面,模型和版本默认选中,选择合适的“实例规格”(例如CPU:2核 8GB),其他参数可保持默认值,单击“下一步”,跳转至服务列表页,当服务状态变为“运行中”,服务部署成功。

    单击服务名称,进入服务详情页面,查看服务详情信息,单击“日志”页签,查看服务日志信息。

    图2 查看服务日志信息
  3. 服务预测

    在服务详情页面,单击“预测”页签,进行服务预测。

    图3 服务预测

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