在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。

约束与限制

针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。
使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入AI应用对于镜像大小限制。

前提条件

请确保训练作业已运行成功，且模型已存储至训练输出的OBS目录下（输入参数为train_url）。
针对使用常用框架或自定义镜像创建的训练作业，需根据模型包规范介绍，将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。
确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。

创建AI应用操作步骤

登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI应用管理 > AI应用”，进入AI应用列表页面。
单击左上角的“创建”，进入“创建AI应用”页面。
在“创建AI应用”页面，填写相关参数。

填写AI应用基本信息，详细参数说明请参见表1。

表1 AI应用基本信息参数说明

参数名称	说明
名称	AI应用名称。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。
版本	设置所创建AI应用的版本。第一次导入时，默认为0.0.1。 说明： AI应用创建完成后，可以通过创建新版本，导入不同的元模型进行调优。
描述	AI应用的简要描述。

填写元模型来源及其相关参数。当“元模型来源”选择“从训练中选择”时，其相关的参数配置请参见表2。

图1 从训练中选择元模型

表2 元模型来源参数说明

参数	说明
“元模型来源”	选择“从训练中选择>训练作业”或者“从训练中选择>训练作业（New）”。 在“选择训练作业”右侧下拉框中选择当前帐号下已完成运行的训练作业及其“版本”。 “动态加载”：用于实现快速部署和快速更新模型。若勾选动态加载，则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。当单个模型文件大小超过5GB时，必须配置“动态加载”。 说明： 当前ModelArts同时存在新版训练管理和旧版训练管理功能。旧版训练管理功能仅对部分存量用户可见，新用户不可见。
“AI引擎”	元模型使用的推理引擎，选择训练作业后会自动匹配。
“推理代码”	推理代码自定义AI应用的推理处理逻辑。显示推理代码URL，您可以直接复制此URL使用。
“运行时依赖”	罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow”，安装方式为“pip”，其版本必须为1.8.0及以上版本。
“AI应用说明”	为了帮助其他AI应用开发者更好的理解及使用您的AI应用，建议您提供AI应用的说明文档。单击“添加AI应用说明”，设置“文档名称”及其“URL”。AI应用说明最多支持3条。
“部署类型”	选择此AI应用支持部署服务的类型，部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型，例如此处只选择在线服务，那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。

确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成AI应用的创建。

在AI应用列表中，您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时，表示AI应用导入成功。在此页面，您还可以创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。

后续操作

部署服务：在“AI应用列表”中，单击AI应用名称左侧的单选按钮，在列表页底部展开此AI应用下的“版本列表”。在对应版本所在行，单击“操作”列的部署类型按钮，可以将AI应用部署上线为创建AI应用时所选择的部署类型。

父主题： 创建AI应用

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