微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    customize_service.py 更多内容
  • 模型包结构介绍

    .json, 只允许放置一个 | │ ├──customize_service.py 必选:模型推理代码,文件名称固定为customize_service.py, 只允许放置一个 customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 MindSpore模型包结构

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  • 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found

    建议您按以下步骤排查处理: 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本(customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明)。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。

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  • 服务启动失败

    模型,健康检查URL默认必须为/health。 图4 设置健康检查URL 模型推理代码customize_service.py编写有问题 如果模型推理代码customize_service.py编写有误,可以通过查看服务运行日志,定位具体原因进行修复。 拉取镜像失败 服务启动失败

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  • 导入模型

    ig.json,只允许放置一个 │ │ ├──customize_service.py 必选:模型推理代码,文件名称固定为customize_service.py,只允许放置一个,customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 示例代码 在ModelArts

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  • 服务部署失败,报错No Module named XXX

    module named ‘model_service.tfserving_model_service’,则需要您在推理代码customize_service.py里使用from model_service.pytorch_model_service import PTServingBaseService。示例代码:

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  • ModelArts SDK下载文件目标路径设置为文件名,部署服务时报错

    2022-07-06 16:22:36 CS T [ThreadPoolEx] - /home/work/predict/model/customize_service.py[line:184] - WARNING: 4 try: IsADirectoryError(21, 'Is a directory')

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  • 在线服务预测报错MR.0105

    从上图报错日志判断,预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提示,append方法中缺少必填参数,修改模型推理代码文件“customize_service.py”中的代码,给append方法中传入合理的参数。 如需了解更多模型推理代码编写说明,请参考模型推理代码编写说明。 父主题:

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  • 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理

    Model目录下必须要包含推理脚本文件customize_service.py,目的是为开发者提供模型预处理和后处理的逻辑。 图5 推理模型model目录示意图(需要用户自己准备模型文件) 推理脚本customize_service.py的具体写法要求可以参考模型推理代码编写说明。

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  • 模型调试

    r/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/model/”中,则推理文件“customize_service.py”和模型配置文件“config.json”也保存在该目录中。 创建模型运行的conda虚拟环境。 1 2 3 4 5 6

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  • 查询模型详情

    description String 模型描述信息。 execution_code String 执行代码存放的OBS地址,名称固定为“customize_service.py”。 schema_doc String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模

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  • 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理

    Model目录下必须要包含推理脚本文件customize_service.py,目的是为开发者提供模型预处理和后处理的逻辑。 图16 推理模型model目录示意图(需要用户自己准备模型文件) 推理脚本customize_service.py的具体写法要求可以参考模型推理代码编写说明。

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    join(the_path_of_current_file, 'infer/customize_service.py'), os.path.join(model_path, 'customize_service.py')) shutil.copyfile(os.path

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    join(the_path_of_current_file, 'infer/customize_service.py'), os.path.join(model_path, 'customize_service.py')) shutil.copyfile(os.path

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  • 查询AI应用详情

    String 模型所属租户的用户id。 execution_code String 执行代码存放的OBS地址,名称固定为“customize_service.py”。 schema_doc String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模型打包后的镜像地址。

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  • 模型推理代码编写说明

    间不能超过40S,模型推理代码编写需逻辑清晰,代码简洁,以此达到更好的推理效果。 推理代码编写指导 在模型代码推理文件“customize_service.py”中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Pyth

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  • 创建AI应用

    段的信息。非模板参数 execution_code 否 String 执行代码存放的OBS地址,默认值为空,名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id

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  • 自定义脚本代码示例

    save() print('Done exporting!') 推理代码(keras接口和tf接口) 在模型代码推理文件customize_service.py中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。本案例中调用父类“_inference(self

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  • 创建Workflow模型注册节点

    模型备注信息,1-100位长度,不能包含&!'"<>= 否 str execution_code 执行代码存放的OBS地址,默认值为空,名称固定为“customize_service.py”。 推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str

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  • 模型配置文件编写说明

    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“depende

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