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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。

 
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    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

    来自：帮助中心

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  • MXNet-py27通用模板

    必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

    来自：帮助中心

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  • Caffe-CPU-py36通用模板

    必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • 模型包规范介绍

    .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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  • TensorFlow-py27通用模板

    data-00000-of-00001 必选 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • TensorFlow-py36通用模板

    data-00000-of-00001 必选 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • MXNet-py36通用模板

    必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • Caffe-CPU-py27通用模板

    必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • Caffe-GPU-py36通用模板

    必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • ARM-Ascend模板

    buffer格式文件，包含该模型的图描述。 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • PyTorch-py27通用模板

    必选，pytorch模型保存文件，存有权重变量等信息。 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • PyTorch-py36通用模板

    必选，pytorch模型保存文件，存有权重变量等信息。 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • Caffe-GPU-py27通用模板

    必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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  • TensorFlow图像分类模板

    data-00000-of-00001 必选 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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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

    应用，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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  • 部署上线时，出现错误

    在部署上线前，您需要基于训练后的模型编写配置文件和推理代码。 如果您的模型存储路径下，缺少配置文件“confi.json”，或者缺少推理代码“customize_service.py”时，将出现错误，错误信息如下图所示。 解决方案： 请参考模型包规范写配置文件和推理代码，并存储至需部署的模型所在OBS目录下。

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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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  • Scikit Learn

    保存完模型后，需要上传到OBS目录才能发布。发布时需要带上“config.json”配置以及“customize_service.py”，定义方式参考模型包规范介绍。 推理代码 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。

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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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