华为云AI开发平台ModelArts导入模型_云淘科技

AI开发平台ModelArts

11 月 17, 2023

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导入模型功能包括：

初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。
创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。

示例模型文件

以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。

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
│   │  ├──<>  可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用
│   │  ├──mnist_mlp.pt 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

示例代码

在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。

from modelarts.session import Session
from modelarts.model import Model
from modelarts.config.model_config import ServiceConfig, Params, Dependencies, Packages

session = Session()

方式1：初始化已存在模型

1	model_instance = Model(session, model_id="your_model_id")

方式2：创建模型

基于预置镜像和OBS路径创建模型

model_location = "/your_obs_bucket/model_path"            # 修改为真实的模型文件OBS路径 
execution_code = "/your_obs_bucket/model_path/customize_service.py"
runtime = "python3.7"

model_instance = Model(
                        session,
                        model_name="input_model_name",    # （可选）模型名称
                        model_version="1.0.0",            # （可选）模型版本
                        source_location=model_location,   # 模型文件所在的OBS路径，如："/your_obs_bucket/model_path"
                        model_type="PyTorch",             # 模型类型
                        execution_code=execution_code,    # （可选）存放执行脚本的OBS路径，如："/your_obs_bucket/model_path/customize_service.py"
                        runtime=runtime                  # （可选）支持的运行环境
                       )

dependencies会覆盖样例中config.json的相关内容，上述无需使用dependencies，dependencies格式样例可参考下方格式定义。

dependencies参数组的定义格式

SDK提供了Dependencies类对其定义，dependencies为list，list中的元组对象是Dependencies。

定义代码如下：

dependencies = []
dependency1 = Dependencies(
      installer="pip",                     # 安装方式，目前支持pip
      packages=packages                   # 依赖包集合, 定义格式参考下文关于packages的定义
)
dependencies.append(dependency1)

package参数组的定义格式

SDK提供了Packages类对其定义，packages为list，list中的元组对象是Packages。

定义代码如下：

packages = []
package1 = Packages(
     package_name="package_name",               # 包名
     package_version="version",                 # 包版本号
     restraint="EXACT"
)  
packages.append(package1)

dependencies参数组的创建样例：

dependencies = []
packages = [{
    "package_name": "numpy",
    "package_version": "1.15.0",
    "restraint": "EXACT"
    }, {
        "package_name": "h5py",
        "package_version": "2.8.0",
        "restraint": "EXACT"
    }]
dependency = Dependencies(installer="pip", packages=packages)
dependencies.append(dependency)

基于自定义镜像创建模型

适用于推理服务的脚本已经内置在自定义镜像中，镜像启动时会自动拉起服务的场景。

from modelarts.session import Session
from modelarts.model import Model

session = Session()
image_path = "custom_image_path"
model_instance = Model(
                        session, 
                        model_name="your_model_name",               # 模型名称
                        model_version="0.1.0",                      # 模型版本
                        source_location=image_path,                 # 模型文件路径
                        model_type="Image"                         # 模型类型
                      )

参数说明

表1 初始化模型场景参数说明
参数	是否必选	参数类型	描述
session	是	Object	会话对象，初始化方法参考Session鉴权。
model_id	是	String	模型ID。

表2 创建模型场景参数说明
参数	是否必选	参数类型	描述
session	是	Object	会话对象，初始化方法见Session鉴权。
model_name	否	String	模型名称，名称只能字母，中文开头，为字母、数字、下划线、中文或者中划线组成的合法字符，支持1-64个字符。若未输入该参数，系统会自动生成模型name。
model_version	是	String	模型版本，格式需为“数值.数值.数值”，其中数值为1-2位正整数。版本不可以出现以0开头的版本号形式，如“01.01.01”等。
publish	否	Bool	是否发布模型。可选值： True: 发布模型。（默认值） False: 不发布模型，创建本地模型，可用来调试相关代码。
source_location_type	否	String	模型位置类型。可选值： OBS_SOURCE：source_location为OBS路径。（默认值） LOCAL_SOURCE：source_location为本地路径。
source_location	是	String	模型文件所在路径，指定到模型文件的父目录。当source_location_type为OBS_SOURCE时，模型文件所在路径为OBS路径，格式为“/obs_bucketname/…/model_file_parent_dir/”。当source_location_type为LOCAL_SOURCE时，模型文件所在路径为本地路径，格式为“/local_path/…/model_file_parent_dir/”。
environment	否	Environment实例	描述模型正常运行需要的环境，如使用的python版本、tensorflow版本等。 Environment实例的示例请参见示例代码。
source_job_id	否	String	来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。
source_job_version	否	String	来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。
source_type	否	String	模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。
model_type	是	String	模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。
model_algorithm	否	String	模型算法，表示模型的算法实现类型，如果已在模型配置文件中配置，则可不填。如：predict_analysis、object_detection 、image_classification。
description	否	String	模型描述信息，不超过100个字符，且不能包含特殊字符!=&’”。
execution_code	否	String	存放执行脚本的OBS路径，若模型没有输出“customize_service.py”则需要通过该参数指定。推理脚本必须放于模型所在路径（请参见“source_location”参数）的model目录下，名称固定为：“customize_service.py”。
runtime	否	String	支持的运行环境。如果使用了model_type参数，则需要填该参数。不同引擎对应的runtime可参见支持的常用引擎及其Runtime。
input_params	否	params结构数组	模型推理输入参数列表，默认为空。如果已在模型配置文件中配置apis信息时，则可不填，后台自动从配置文件的apis字段中读取输入参数信息。
output_params	否	params结构数组	模型推理输出参数列表，默认为空。如果已在模型配置文件中配置apis信息时，则可不填，后台自动从配置文件的apis字段中读取输出参数信息。
dependencies	否	dependency结构数组	运行代码及模型需安装的依赖包，默认为空。如果已在模型配置文件中配置dependencies信息时，则可不填，后台自动从配置文件的dependencies字段中读取需要安装的依赖包。
apis	否	String	模型提供的推理接口列表，默认为空。如果已在模型配置文件中配置apis信息时，则可不填，后台自动从配置文件中的apis字段读取所配置的推理接口信息。

表3 params结构
参数	是否必选	参数类型	描述
url	是	String	模型推理接口的请求路径。
param_name	是	String	参数名，不超过64个字符。
param_type	是	String	JSON Schema基本参数类型，有string、object、array、boolean、number、integer。
min	否	Double	当param_type为int或float时，可选填，默认为空。
max	否	Double	当param_type为int或float时，可选填，默认为空。
param_desc	否	String	参数描述，不超过100个字符，默认为空。

表4 dependency结构
参数	是否必选	参数类型	描述
installer	是	String	安装方式，当前只支持“pip”。
packages	是	package结构数组	依赖包集合。

表5 package结构
参数	是否必选	参数类型	描述
package_name	是	String	依赖包名称。
package_version	否	String	依赖包版本。
restraint	否	String	版本过滤条件，当且仅当package_version存在时必填。取值为： EXACT：等于给定版本 ATLEAST：不小于给定版本 ATMOST：不大于给定版本

表6 create_model返回参数说明
参数	是否必选	参数类型	描述
model_instance	是	Model对象	模型对象，可以调用本章节模型管理的所有接口。

给出MXNet实现手写数字识别项目中模型创建实例：

from modelarts.session import Session
from modelarts.model import Model

session = Session()
model_instance = Model(session,
                       model_name="digit_recognition",
                       model_version="1.0.0",
                       source_location=model_location,
                       model_type="MXNet",
                       model_algorithm="image_classification"
                       )

父主题： 模型管理

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