概述
前面通过两个系列的教程分别介绍了PAI平台的数据流转、实验搭建、模型训练及模型在线部署调用。这一节主要介绍一下实验的离线调度及通过eascmd命令行方式进行部署。
Step By Step
1、实验搭建,以模板:心脏病预测案例为例
2、测试运行,离线实验调度
3、运维中心测试运行周期任务
4、查看运行日志
5、odps sql 保存模型到oss
pai -name modeltransfer2oss
-DmodelName=xlab_m_logisticregres_1783372_v0 -- 模型名称
-DossPath="oss://<bucket名称>.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/<文件目录>/" -- oss路径,oss和PAI项目同区域
-Darn="acs:ram::18482178********:role/aliyunodpspaidefaultrole" -- OSS ARN
-Dformat=pmml
-Doverwrite=true;
Darn参数获取参考链接。
6、DSW 实例使用:eascmd 部署模型
- 6.1 同一区域创建DSW实例
- 6.2 Terminal eascmd 用户认证
eascmd config -i <AccessKeyId> -k <AccessKeySecret>
- 6.3 demo1.json 文本配置(可以本身配置后上传到DSW实例,也可以直接在DSW实例中配置)
{
"name": "mnist_saved_model_example_taro",
"generate_token": "true",
"model_path": "https://******.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/pmml/xlab_m_logisticregres_1783372_v0.xml?Expires=1584535734&OSSAccessKeyId=TMP.3KgmdmSBty7Qh1n9df6oJ*************TAyyRPahYTKMtXYv2XnreQtfBAHyHPFC69RqX5Q3934e&Signature=DUa3dKOc3w11FUNb3ya*********%3D",
"processor": "pmml",
"metadata": {
"instance": 1,
"cpu": 1
}
}
model_path 可以在 oss 保存的模型详情位置获取。
7、创建服务(部署模型到EAS)
eascmd create demo1.json
8、在线调试
Body:
[{"sex":0,"cp":0,"fbs":0,"restecg":0,"exang":0,"slop":0,"thal":0,"age":0,"trestbps":0,"chol":0,"thalach":0,"oldpeak":0,"ca":0}]
参考链接
如何在调度任务中自动同步PAI模型到OSS
EASCMD客户端使用手册
在线预测使用案例
阿里云机器学习平台PAI使用简明教程(二)
阿里云机器学习平台PAI使用简明教程(一)