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更新时间：2024-10-24 GMT+08:00
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模型包结构介绍

创建AI应用时，如果是从OBS中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。

模型包里面必须包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。

  • 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。
  • 模型配置文件：模型配置文件必须存在，文件名固定为“config.json”，有且只有一个，模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。
  • 模型推理代码文件：模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service.py”，此文件有且只能有一个，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。
    • customize_service.py依赖的py文件可以直接放model目录下，推荐采用相对导入方式导入自定义包。
    • customize_service.py依赖的其他文件可以直接放model目录下，需要采用绝对路径方式访问。绝对路径获取请参考绝对路径如何获取。

ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码，您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码，详情请参见ModelArts样例列表。ModelArts也提供了常用AI引擎对应的自定义脚本示例，请参见自定义脚本代码示例。

如果您在导入元模型过程中遇到问题，可联系华为云技术支持协助解决故障。

模型包结构示例

  • TensorFlow模型包结构

    发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。

    OBS桶/目录名
|── ocr
|   ├── model 必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件
|   │   ├── <<自定义python包>>  可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用
|   │   ├── saved_model.pb 必选: protocol buffer格式文件，包含该模型的图描述
|   │   ├── variables  对*.pb模型主文件而言必选；固定子目录名称，包含模型的权重偏差等信息
|   │   │   ├── variables.index 必选
|   │   │   ├── variables.data-00000-of-00001 必选
|   │   ├──config.json 必选：模型配置文件，文件名称固定为config.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 
    OBS桶/目录名
|── resnet
|   ├── model 必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件
|   │   ├── <<自定义python包>>  可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用
|   │   ├── checkpoint_lenet_1-1_1875.ckpt 必选；使用mindspore训练出来的ckpt格式/om格式的模型文件
|   │   ├── config.json 必选：模型配置文件，文件名称固定为config.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

  • PyTorch模型包结构

    发布该模型时只需要指定到“resnet”目录。

    OBS桶/目录名
|── resnet
|   ├── model  必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件
|   │  ├── <<自定义Python包>>  可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用
|   │  ├── resnet50.pth 必选，pytorch模型保存文件，保存为“state_dict”，存有权重变量等信息。
|   │  ├──config.json 必选：模型配置文件，文件名称固定为config.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
  • Custom模型包结构，与您自定义镜像中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。

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