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华为云AI开发平台ModelArts模型配置文件编写说明_云淘科技

11 月 20, 2023
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模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。

配置文件格式说明

配置文件为JSON格式，参数说明如表1所示。

表1 参数说明

参数

是否必选

参数类型

描述

model_algorithm

是

String

模型算法，表示该模型的用途，由模型开发者填写，以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头，不能包含中文以及&!’\”=，不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification（图像分类）、object_detection（物体检测）、predict_analysis（预测分析）等。

model_type

是

String

模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。

可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。
当model_type设置为Image，表示以自定义镜像方式创建AI应用，此时swr_location为必填参数。Image镜像制作规范可参见模型镜像规范。

runtime

否

String

模型运行时环境，系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关，当model_type设置为Image时，不需要设置runtime，当model_type设置为其他常用框架时，请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。

需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。

metrics

否

object数据结构

模型的精度信息，包括平均数、召回率、精确率、准确率，metrics object数据结构说明如表2所示。

结果会显示在AI应用详情页面的“模型精度”模块。

apis

否

api数据结构数组

表示模型接收和返回的请求样式，为结构体数据。

即模型可对外提供的Restful API数组，API数据结构如表3所示。示例代码请参见apis参数代码示例。

“model_type”为“Image”时，即自定义镜像的模型场景，“apis”可根据镜像实际对外暴露的请求路径在“apis”中声明不同路径的API。
“model_type”不为“Image”时，“apis”只能声明一个请求路径为“/”的API，因为系统预置的AI引擎仅暴露一个请求路径为“/”的推理接口。

dependencies

否

dependency结构数组

表示模型推理代码需要依赖的包，为结构体数据。

模型开发者需要提供包名、安装方式、版本约束。目前只支持pip安装方式。dependency结构数组说明如表6所示。

如果模型包内没有推理代码customize_service.py文件，则该字段可不填。自定义镜像模型不支持安装依赖包。

说明：

“dependencies”参数支持多个“dependency”结构数组，以list格式填入，默认安装包存在先后依赖关系（即写在前面的先安装，写在后面的后安装），且支持线下wheel包安装（wheel包必须与模型文件放在同一目录）。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？

health

否

health数据结构

镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。

如果在滚动升级时要求不中断业务，那么必需提供健康检查的接口供ModelArts调用。health数据结构如表8所示。
表2 metrics object数据结构说明

参数

是否必选

参数类型

描述

f1

否

Number

平均数。精确到小数点后17位，超过17位时，取前17位数值。

recall

否

Number

召回率。精确到小数点后17位，超过17位时，取前17位数值。

precision

否

Number

精确率。精确到小数点后17位，超过17位时，取前17位数值。

accuracy

否

Number

准确率。精确到小数点后17位，超过17位时，取前17位数值。
表3 api数据结构说明

参数

是否必选

参数类型

描述

url

否

String

请求路径。默认值为“/”。自定义镜像的模型（即model_type为Image时）需要根据镜像内实际暴露的请求路径填写“url”。非自定义镜像模型（即model_type不为Image时）时，“url”只能为“/”。

method

否

String

请求方法。默认值为“POST”。

request

否

Object

请求体，request结构说明如表4所示。

response

否

Object

响应体，response结构说明如表5所示。
表4 request结构说明

参数

是否必选

参数类型

描述

Content-type

在线服务-非必选

批量服务-必选

String

data以指定内容类型发送。默认值为“application/json”。

一般情况包括如下两种内容类型：

“application/json”，发送json数据。
“multipart/form-data”，上传文件。

说明：

针对机器学习类模型，仅支持“application/json”

data

在线服务-非必选

批量服务-必选

String

请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。
表5 response结构说明

参数

是否必选

参数类型

描述

Content-type

在线服务-非必选

批量服务-必选

String

data以指定内容类型发送。默认值为“application/json”。

说明：

针对机器学习类模型，仅支持“application/json”

data

在线服务-非必选

批量服务-必选

String

响应体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。
表6 dependency结构数组说明

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，package结构数组说明如表7所示。
表7 package结构数组说明

参数

是否必选

参数类型

描述

package_name

是

String

依赖包名称。不能含有中文及特殊字符&!'”=。

package_version

否

String

依赖包版本，如果不强依赖于版本号，则该项不填。不能含有中文及特殊字符&!'”=。

restraint

否

String

版本限制条件，当且仅当“package_version”存在时必填，可选“EXACT/ATLEAST/ATMOST”。

“EXACT”表示安装给定版本。
“ATLEAST”表示安装版本不小于给定版本。
“ATMOST”表示安装包版本不大于给定版本。

说明：

如果对版本有明确要求，优先使用“EXACT”；如果使用“EXACT”与系统安装包有冲突，可以选择“ATLEAST”
如果对版本没有明确要求，推荐不填写“restraint”、“package_version”，只保留“package_name”参数
表8 health数据结构说明

参数

是否必选

参数类型

描述

check_method

是

String

健康检查方式。可选“HTTP/EXEC”。

HTTP：HTTP请求检查
EXEC：执行命令检查。

command

否

String

健康检查命令。健康检查方式为EXEC时必选。

url

否

String

健康检查接口请求路径。健康检查方式为HTTP时必选。

protocol

否

String

健康检查接口请求协议，默认为http。健康检查方式为HTTP时必选。

initial_delay_seconds

否

String

健康检查初始化延迟时间。

timeout_seconds

否

String

健康检查超时时间。

period_seconds

是

String

健康检查周期。填写大于0且小于等于2147483647的整数，单位为秒。

failure_threshold

是

String

健康检查最大失败次数。填写大于0且小于等于2147483647的整数。

apis参数代码示例

[{
    "url": "/",
    "method": "post",
    "request": {
        "Content-type": "multipart/form-data",
        "data": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "images": {
                    "type": "file"
                }
            }
        }
    },
    "response": {
        "Content-type": "applicaton/json",
        "data": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "mnist_result": {
                    "type": "array",
                    "item": [
                        {
                            "type": "string"
                        }
                    ]
                }
            }
        }
    }
}]

目标检测模型配置文件示例

如下代码以TensorFlow引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。

模型输入

key：images

value：图片文件

模型输出

 1
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{
    "detection_classes": [
        "face",
        "arm"
    ],
    "detection_boxes": [
        [
            33.6,
            42.6,
            104.5,
            203.4
        ],
        [
            103.1,
            92.8,
            765.6,
            945.7
        ]
    ],
    "detection_scores": [0.99, 0.73]
}

配置文件

 1
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70
 
{
    "model_type": "TensorFlow",
    "model_algorithm": "object_detection",
    "metrics": {
        "f1": 0.345294,
        "accuracy": 0.462963,
        "precision": 0.338977,
        "recall": 0.351852
    },
    "apis": [{
        "url": "/",
        "method": "post",
        "request": {
            "Content-type": "multipart/form-data",
            "data": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "images": {
                        "type": "file"
                    }
                }
            }
        },
        "response": {
            "Content-type": "application/json",
            "data": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "detection_classes": {
                        "type": "array",
                        "items": [{
                            "type": "string"
                        }]
                    },
                    "detection_boxes": {
                        "type": "array",
                        "items": [{
                            "type": "array",
                            "minItems": 4,
                            "maxItems": 4,
                            "items": [{
                                "type": "number"
                            }]
                        }]
                    },
                    "detection_scores": {
                        "type": "array",
                        "items": [{
                            "type": "number"
                        }]
                    }
                }
            }
        }
    }],
    "dependencies": [{
        "installer": "pip",
        "packages": [{
                "restraint": "EXACT",
                "package_version": "1.15.0",
                "package_name": "numpy"
            },
            {
                "restraint": "EXACT",
                "package_version": "5.2.0",
                "package_name": "Pillow"
            }
        ]
    }]
}

图像分类模型配置文件示例

如下代码以TensorFlow引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。

模型输入

key：images

value：图片文件

模型输出

1
2
3
4
5
6
7
 
{
    "predicted_label": "flower",
    "scores": [
       ["rose", 0.99],
       ["begonia", 0.01]
    ]
}

配置文件

 1
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66
 
{
    "model_type": "TensorFlow",
    "model_algorithm": "image_classification",
    "metrics": {
        "f1": 0.345294,
        "accuracy": 0.462963,
        "precision": 0.338977,
        "recall": 0.351852
    },
    "apis": [{
        "url": "/",
        "method": "post",
        "request": {
            "Content-type": "multipart/form-data",
            "data": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "images": {
                        "type": "file"
                    }
                }
            }
        },
        "response": {
            "Content-type": "application/json",
            "data": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "predicted_label": {
                        "type": "string"
                    },
                    "scores": {
                        "type": "array",
                        "items": [{
                            "type": "array",
                            "minItems": 2,
                            "maxItems": 2,
                            "items": [
                                {
                                    "type": "string"
                                },
                                {
                                    "type": "number"
                                }
                            ]
                        }]
                    }
                }
            }
        }
    }],
    "dependencies": [{
        "installer": "pip",
        "packages": [{
                "restraint": "ATLEAST",
                "package_version": "1.15.0",
                "package_name": "numpy"
            },
            {
                "restraint": "",
                "package_version": "",
                "package_name": "Pillow"
            }
        ]
    }]
}

如下代码以MindSpore引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。

模型输入

key：images

value：图片文件

模型输出

1
 
"[[-2.404526   -3.0476532  -1.9888215   0.45013925 -1.7018927   0.40332815
  -7.1861157  11.290332   -1.5861531   5.7887416 ]]"

配置文件

{
     "model_algorithm": "image_classification",
     "model_type": "MindSpore",
     "metrics": {
         "f1": 0.124555,
         "recall": 0.171875,
         "precision": 0.0023493892851938493,
         "accuracy": 0.00746268656716417
     },
     "apis": [{
             "url": "/",
             "method": "post",
             "request": {
                 "Content-type": "multipart/form-data",
                 "data": {
                     "type": "object",
                     "properties": {
                         "images": {
                             "type": "file"
                         }
                     }
                 }
             },
             "response": {
                 "Content-type": "applicaton/json",
                 "data": {
                     "type": "object",
                     "properties": {
                         "mnist_result": {
                             "type": "array",
                             "item": [{
                                 "type": "string"
                             }]
                         }
                     }
                 }
             }
         }
     ],
    "dependencies": []
 }

预测分析模型配置文件示例

如下代码以TensorFlow引擎为例，您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。

模型输入

 1
 2
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 6
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{
    "data": {
        "req_data": [
            {
                "buying_price": "high",
                "maint_price": "high",
                "doors": "2",
                "persons": "2",
                "lug_boot": "small",
                "safety": "low",
                "acceptability": "acc"
            },
            {
                "buying_price": "high",
                "maint_price": "high",
                "doors": "2",
                "persons": "2",
                "lug_boot": "small",
                "safety": "low",
                "acceptability": "acc"
            }
        ]
    }
}

模型输出

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{
    "data": {
        "resp_data": [
            {
                "predict_result": "unacc"
            },
            {
                "predict_result": "unacc"
            }
        ]
    }
}

配置文件

代码中request结构和response结构中的data参数是json schema数据结构。data/properties里面的内容对应“模型输入”和“模型输出”。

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{
    "model_type": "TensorFlow",
    "model_algorithm": "predict_analysis",
    "metrics": {
        "f1": 0.345294,
        "accuracy": 0.462963,
        "precision": 0.338977,
        "recall": 0.351852
    },
    "apis": [
        {
            "url": "/",
            "method": "post",
            "request": {
                "Content-type": "application/json",
                "data": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "data": {
                            "type": "object",
                            "properties": {
                                "req_data": {
                                    "items": [
                                        {
                                            "type": "object",
                                            "properties": {}
                                        }
                                    ],
                                    "type": "array"
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            },
            "response": {
                "Content-type": "application/json",
                "data": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "data": {
                            "type": "object",
                            "properties": {
                                "resp_data": {
                                    "type": "array",
                                    "items": [
                                        {
                                            "type": "object",
                                            "properties": {}
                                        }
                                    ]
                                }
                            }
                       }
                    }
                }
            }
        }
    ],
    "dependencies": [
        {
            "installer": "pip",
            "packages": [
                {
                    "restraint": "EXACT",
                    "package_version": "1.15.0",
                    "package_name": "numpy"
                },
                {
                    "restraint": "EXACT",
                    "package_version": "5.2.0",
                    "package_name": "Pillow"
                }
            ]
        }
    ]
}

自定义镜像类型的模型配置文件示例

模型输入和输出与目标检测模型配置文件示例类似。

模型预测输入为图片类型时，request请求示例如下：

该实例表示模型预测接收一个参数名为images、参数类型为file的预测请求，在推理界面会显示文件上传按钮，以文件形式进行预测。

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{
    "Content-type": "multipart/form-data",
    "data": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "images": {
                "type": "file"
            }
        }
    }
}

模型预测输入为json数据类型时，request请求示例如下：

该实例表示模型预测接收json请求体，只有一个参数名为input、参数类型为string的预测请求，在推理界面会显示文本输入框，用于填写预测请求。

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{
    "Content-type": "application/json",
    "data": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "input": {
                "type": "string"
            }
        }
    }
}

完整请求示例如下：

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{
    "model_algorithm": "image_classification",
    "model_type": "Image",
    "metrics": {
        "f1": 0.345294,
        "accuracy": 0.462963,
        "precision": 0.338977,
        "recall": 0.351852
    },
    "apis": [{
        "url": "/",
        "method": "post",
        "request": {
            "Content-type": "multipart/form-data",
            "data": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "images": {
                        "type": "file"
                    }
                }
            }
        },
        "response": {
            "Content-type": "application/json",
            "data": {
                "type": "object",
                "required": [
                    "predicted_label",
                    "scores"
                ],
                "properties": {
                    "predicted_label": {
                        "type": "string"
                    },
                    "scores": {
                        "type": "array",
                        "items": [{
                            "type": "array",
                            "minItems": 2,
                            "maxItems": 2,
                            "items": [{
                                    "type": "string"
                                },
                                {
                                    "type": "number"
                                }
                            ]
                        }]
                    }
                }
            }
        }
    }]
}

机器学习类型的模型配置文件示例

以下代码以XGBoost为例。

模型输入：

{
    "req_data": [
        {
            "sepal_length": 5,
            "sepal_width": 3.3,
            "petal_length": 1.4,
            "petal_width": 0.2
        },
        {
            "sepal_length": 5,
            "sepal_width": 2,
            "petal_length": 3.5,
            "petal_width": 1
        },
        {
            "sepal_length": 6,
            "sepal_width": 2.2,
            "petal_length": 5,
            "petal_width": 1.5
        }
    ]
}

模型输出：

{
    "resp_data": [
        {
            "predict_result": "Iris-setosa"
        },
        {
            "predict_result": "Iris-versicolor"
        }
    ]
}

配置文件：

{
    "model_type": "XGBoost",
    "model_algorithm": "xgboost_iris_test",
    "runtime": "python2.7",
    "metrics": {
        "f1": 0.345294,
        "accuracy": 0.462963,
        "precision": 0.338977,
        "recall": 0.351852
    },
    "apis": [
        {
            "url": "/",
            "method": "post",
            "request": {
                "Content-type": "application/json",
                "data": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "req_data": {
                            "items": [
                                {
                                    "type": "object",
                                    "properties": {}
                                }
                            ],
                            "type": "array"
                        }
                    }
                }
            },
            "response": {
                "Content-type": "applicaton/json",
                "data": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "resp_data": {
                            "type": "array",
                            "items": [
                                {
                                    "type": "object",
                                    "properties": {
                                        "predict_result": {}
                                    }
                                }
                            ]
                        }
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

使用自定义依赖包的模型配置文件示例

如下示例中，定义了1.16.4版本的numpy的依赖环境。

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56
 
{
    "model_algorithm": "image_classification",
    "model_type": "TensorFlow",
    "runtime": "python3.6",
    "apis": [
        {
            "url": "/",
            "method": "post",
            "request": {
                "Content-type": "multipart/form-data",
                "data": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "images": {
                            "type": "file"
                        }
                    }
                }
            },
            "response": {
                "Content-type": "applicaton/json",
                "data": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "mnist_result": {
                            "type": "array",
                            "item": [
                                {
                                    "type": "string"
                                }
                            ]
                        }
                    }
                }
            }
        }
    ],
    "metrics": {
        "f1": 0.124555,
        "recall": 0.171875,
        "precision": 0.00234938928519385,
        "accuracy": 0.00746268656716417
    },
    "dependencies": [
        {
            "installer": "pip",
            "packages": [
                {
                    "restraint": "EXACT",
                    "package_version": "1.16.4",
                    "package_name": "numpy"
                }
            ]
        }
    ]
}

父主题： 模型包规范

同意关联代理商云淘科技，购买华为云产品更优惠（QQ 78315851）

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