PAI-EAS支持通过控制台、PAI-Studio、PAI-DSW及本地客户端部署模型。无论通过何种方式获得的训练模型,都可以使用PAI-EAS快速部署为RESTful API。

控制台上传部署

PAI EAS模型在线服务页面,可以直接上传训练完成的模型,并将其部署为在线模型服务。

  1. 进入PAI EAS模型在线服务页面。
    1. 登录PAI控制台
    2. 在PAI控制台首页,选择模型部署 > EAS-模型在线服务
  2. 单击模型上传部署
  3. 资源和模型面板,配置参数。
    区域 参数 描述
    资源组 资源组种类 支持使用公共资源组或已购买(创建)的专属资源组部署模型服务。
    模型 Processor种类 支持预置的官方Processor(详情请参见预置Processor使用说明)和自定义Processor。
    资源种类 资源组种类公共资源组时,该参数生效。
    Processor语言 支持cppjavapython。仅Processor种类自定义processor时,该参数生效。
    Processor包 Processor种类自定义processor时,该参数生效。您可以通过以下任何一种方式配置该参数:
    • Processor包文本框,输入可以公开访问的URL地址。
    • 单击Processor包后的上传本地文件,并根据提示上传已下载的Processor文件。

      系统会将文件上传至当前地域的官方OSS路径,并自动配置Processor包

      说明 通过本地上传的方式,可以使系统在模型部署时,快速加载Processor。
    Processor主文件 自定义Processor包的主文件。仅Processor种类自定义processor时,该参数生效。
    模型文件 您可以通过以下任何一种方式配置该参数:
    • 本地上传
      1. 单击本地上传
      2. 单击上传本地文件,并根据提示上传本地模型文件。
    • OSS文件导入

      单击OSS文件导入,并选择模型文件所在的OSS路径。

    • 公网下载地址

      单击公网下载地址,并输入可以公开访问的URL地址。

  4. 单击下一步
  5. 部署详情及配置确认面板,配置参数。
    1. 单击新建服务
    2. 输入自定义模型名称
    3. 根据实际需要,配置实例数卡数核数内存数
    4. 单击部署

PAI-Studio一键部署

PAI-Studio是PAI经典的可视化建模平台,训练完成的模型可以通过画布上方的部署,一键部署至PAI-EAS,详情请参见基于实验模板快速构建实验

PAI-Studio中可以一键部署至PAI-EAS的算法包括GBDT二分类、线性支持向量机、逻辑回归二分类、逻辑回归多分类、随机森林、KMeans、线性回归、GBDT回归(因为GBDT回归算法不支持INT类型数据输入,所以部署前请确保GBDT算法的输入为DOUBLE类型)及TensorFlow等。

PAI-DSW部署

PAI-DSW是PAI针对深度学习推出的交互式云端开发环境,提供高性能GPU卡和开放的交互式编程环境。因为PAI-DSW已预置EASCMD客户端工具,所以PAI-DSW训练完成的模型可以直接部署至PAI-EAS,详情请参见部署模型
说明 部署模型时,需要使用AccessKey授权,您可以登录用户信息管理控制台,查看AccessKey。

本地客户端部署

通过客户端工具EASCMD,您可以在自己服务器上对模型服务进行管理,包括创建、查看、删除及修改服务。EASCMD可以通过以下链接下载: EASCMD的使用方法详情请参见EASCMD客户端使用说明
说明 部署模型时,需要使用AccessKey授权,您可以登录用户信息管理控制台,查看AccessKey。