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创建Workflow服务部署节点

更新时间:2025-01-08 GMT+08:00
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功能介绍

通过对ModelArts服务管理能力的封装,实现Workflow新增服务和更新服务的能力。主要应用场景如下:

  • 将模型部署为一个Web Service。
  • 更新已有服务,支持灰度更新等能力。

属性总览

您可以使用ServiceStep来构建服务部署节点,ServiceStep结构如下

表1 ServiceStep

属性

描述

是否必填

数据类型

name

服务部署节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复

str

inputs

服务部署节点的输入列表

ServiceInput或者ServiceInput的列表

outputs

服务部署节点的输出列表

ServiceOutput或者ServiceOutput的列表

title

title信息,主要用于前端的名称展示

str

description

服务部署节点的描述信息

str

policy

节点执行的policy

StepPolicy

depend_steps

依赖的节点列表

Step或者Step的列表

表2 ServiceInput

属性

描述

是否必填

数据类型

name

服务部署节点的输入名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符)。同一个Step的输入名称不能重复

str

data

服务部署节点的输入数据对象

模型列表或服务相关对象,当前仅支持ServiceInputPlaceholder,ServiceData,ServiceUpdatePlaceholder

表3 ServiceOutput

属性

描述

是否必填

数据类型

name

服务部署节点的输出名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符)。同一个Step的输出名称不能重复

str

service_config

服务部署相关配置信息

ServiceConfig

表4 ServiceConfig

属性

描述

是否必填

数据类型

infer_type

推理方式:取值可为real-time/batch/edge。默认为real-time。

  • real-time代表在线服务,将模型部署为一个Web Service。
  • batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。
  • edge表示边缘服务,通过华为云智能边缘平台,在边缘节点将模型部署为一个Web Service,需提前在IEF(智能边缘服务)创建好节点。

str

service_name

服务名称,支持1-64位可见字符(含中文),名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。

说明:

该字段不填时默认为自动生成的服务名称。

str、Placeholder

description

服务备注,默认为空,不超过100个字符。

str

vpc_id

在线服务实例部署的虚拟私有云ID,默认为空,此时ModelArts会为每个用户分配一个专属的VPC,用户之间隔离。如需要在服务实例中访问名下VPC内的其他服务组件,则可配置此参数为对应VPC的ID。VPC一旦配置,不支持修改。当vpc_id与cluster_id一同配置时,只有专属资源池参数生效。

str

subnet_network_id

子网的网络ID,默认为空,当配置了vpc_id则此参数必填。需填写虚拟私有云控制台子网详情中显示的“网络ID”。通过子网可提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源。

str

security_group_id

安全组,默认为空,当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用,为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则,对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。

str

cluster_id

专属资源池ID,默认为空,不使用专属资源池。使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常;配置此参数后,则使用集群的网络配置,vpc_id参数不生效;与下方real-time config中的cluster_id同时配置时,优先使用real-time config中的cluster_id参数。

str

additional_properties

附加的相关配置信息。

dict

apps

服务部署支持APP认证。支持填入多个app name。

str、Placeholder、list

envs

环境变量

dict

示例:

example = ServiceConfig()
# 主要在服务部署节点的输出中使用

如果您没有特殊需求,可直接使用内置的默认值。

使用案例

主要包含三种场景的用例:

  • 新增在线服务
  • 更新在线服务
  • 服务部署输出推理地址

新增在线服务

import modelarts.workflow as wf
# 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点,输入指定的模型进行服务部署

# 定义模型名称参数
model_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR)

service_step = wf.steps.ServiceStep(
    name="service_step", # 服务部署节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复
    title="新增服务",  # 标题信息
    inputs=wf.steps.ServiceInput(name="si_service_ph", data=wf.data.ServiceInputPlaceholder(name="si_placeholder1", 
                                                                                  # 模型名称的限制/约束,在运行态只能选择该模型名称;一般与模型注册节点中的model_name使用同一个参数对象
                                                                                  model_name=model_name)),# ServiceStep的输入列表
    outputs=wf.steps.ServiceOutput(name="service_output") # ServiceStep的输出
)

workflow = wf.Workflow(
    name="service-step-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[service_step]
)

更新在线服务

使用场景:使用新版本的模型对已有的服务进行更新,需要保证新版本的模型与已部署服务的模型名称一致。

import modelarts.workflow as wf
# 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点,输入指定的模型对已部署的服务进行更新

# 定义模型名称参数
model_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR)

# 定义服务对象
service = wf.data.ServiceUpdatePlaceholder(name="placeholder_name")

service_step  = wf.steps.ServiceStep(
    name="service_step", # 服务部署节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复
    title="服务更新", # 标题信息
    inputs=[wf.steps.ServiceInput(name="si2", data=wf.data.ServiceInputPlaceholder(name="si_placeholder2", 
                                                                                  # 模型名称的限制/约束,在运行态只能选择该模型名称
                                                                                  model_name=model_name)),
           wf.steps.ServiceInput(name="si_service_data", data=service) # 已部署的服务在运行时配置;data也可使用wf.data.ServiceData(service_id="fake_service")表示
    ], # ServiceStep的输入列表
    outputs=wf.steps.ServiceOutput(name="service_output") # ServiceStep的输出
)

workflow = wf.Workflow(
    name="service-step-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[service_step]
)

服务部署输出推理地址

服务部署节点支持输出推理地址,通过get_output_variable("access_address")方法获取输出值,并在后续节点中使用。

  • 针对部署在公共资源池的服务,可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。
  • 针对部署在专属资源池的服务,除了可以获取注册在公网的推理地址,还能通过cluster_inner_access_address属性从输出中获取内部使用的推理地址,并且该地址只能在其他推理服务中进行访问。
    import modelarts.workflow as wf
    
    # 定义模型名称参数
    sub_model_name = wf.Placeholder(name="si_placeholder1", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR)
    
    sub_service_step = wf.steps.ServiceStep(
        name="sub_service_step", # 服务部署节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复
        title="子服务",  # 标题信息
        inputs=wf.steps.ServiceInput(
            name="si_service_ph",
            data=wf.data.ServiceInputPlaceholder(name="si_placeholder1", model_name=sub_model_name)
        ),# ServiceStep的输入列表
        outputs=wf.steps.ServiceOutput(name="service_output") # ServiceStep的输出
    )
    
    
    main_model_name = wf.Placeholder(name="si_placeholder2", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR)
    
    # 获取子服务输出的推理地址,并通过envs传递给主服务
    main_service_config = wf.steps.ServiceConfig(
        infer_type="real-time", 
        envs={"infer_address": sub_service_step.outputs["service_output"].get_output_variable("access_address")} # 获取子服务输出的推理地址,并通过envs传递到主服务中
    )
    
    main_service_step = wf.steps.ServiceStep(
        name="main_service_step", # 服务部署节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复
        title="主服务",  # 标题信息
        inputs=wf.steps.ServiceInput(
            name="si_service_ph",
            data=wf.data.ServiceInputPlaceholder(name="si_placeholder2", model_name=main_model_name)
        ),# ServiceStep的输入列表
        outputs=wf.steps.ServiceOutput(name="service_output", service_config=main_service_config), # ServiceStep的输出
        depend_steps=sub_service_step
    )
    
    workflow = wf.Workflow(
        name="service-step-demo",
        desc="this is a demo workflow",
        steps=[sub_service_step, main_service_step]
    )

同步推理服务部署相关信息配置操作

在开发态中(一般指Notebook),节点启动运行后,用户根据日志打印的输入格式进行配置,如下所示:

  1. 在ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“开发空间>Workflow”进入Workflow页面。
  2. 在服务部署节点启动之后会等待用户设置相关配置信息,配置完成后直接单击“继续运行”即可。

    如果想要跳过手动配置的步骤,直接自动运行部署节点,则按照需要在代码中提前配置ServiceInputConfig或ServiceConfig参数,如:service_config=wf.steps.ServiceConfig(cluster_id="XX")。当不缺少参数时,服务部署节点将会自动启动。

异步推理服务部署相关信息配置操作

  1. 在ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“Workflow”进入Workflow页面。
  2. 在服务部署节点启动之后会等待用户设置相关配置信息,选择模型及版本为异步推理模型,设置服务启动参数,配置完成后直接单击继续运行即可。

说明:

其中服务启动参数与您选择的异步推理模型相关,选择了需要的模型及版本后,系统会自动匹配响应的服务启动参数

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