人工智能平台 PAI：将模型部署为在线服务

PAI-EAS

模型在线服务EAS（Elastic Algorithm Service）是PAI提供的模型在线服务平台，支持一键部署模型为在线推理服务或AI-Web应用。它提供弹性扩缩容、资源组管理、版本控制、资源监控等功能，帮助您以较低的资源成本获取高并发且稳定的在线算法模型服务。更多内容参见EAS概述。

计费说明

本文示例使用公共资源创建EAS服务，计费方式为按量付费。不需要使用服务时请及时停止或删除服务，以免继续扣费。

使用EAS部署模型

完整的DSW开发模型到EAS部署案例可参考五. 使用 EAS 部署模型服务。

1. 登录PAI控制台，在页面上方选择目标地域，并选择目标工作空间。然后左侧导航栏单击模型在线服务（EAS） > 部署服务 > 自定义部署。

2. 配置如下关键参数，其他参数保持默认即可。完整配置参数参见自定义部署。

   • 部署方式：选择镜像部署。

   • 镜像配置：镜像提供模型运行的环境，可以选择官方镜像、自定义镜像或输入镜像地址。

     如果您是在DSW开发的模型，可以选择镜像地址，然后复制DSW中使用的镜像。在 DSW 开发机实例列表中，找到目标实例的镜像版本列，单击该镜像地址旁的复制图标即可复制镜像地址。

     或者使用DSW的镜像制作功能，将镜像推送至容器服务ACR中供EAS使用。详情参见制作DSW实例镜像。

   • 存储挂载：您可以将应用的代码文件上传至OSS并配置挂载地址。在直接挂载配置中，将类型选择为 OSS，设置 Uri 为 OSS 路径（例如 oss://bucket名称/目录/），将挂载路径设置为 /mnt/data/，并根据需要配置是否只读开关。

     本文使用如下简单示例进行测试，该代码文件已上传至 OSS 中。

     示例应用代码 web.py

     from bottle import Bottle, run
     
     # 创建一个实例
     app = Bottle()
     
     # 定义一个路由，返回“Hello, World”
     @app.route('/hello', method=['GET', 'POST'])
     def hello():
         # 此处实际使用时替换为入参解析和模型调用
         
         return 'Hello, World!'
     
     # 运行服务器
     if __name__ == '__main__':
         run(app, host='0.0.0.0', port=9000)

   • 运行命令：填写启动命令，启动示例代码。示例中，运行命令为 python /mnt/data/web.py，端口号为 9000。

   • 端口号：填写web.py中使用的端口9000。

   • 三方库配置：在三方库配置处，可添加镜像中缺失的三方库，示例如下：在三方库列表页签下的输入框中填写需要的三方库名称，如 numpy bottle。

   • 资源类型：选择公共资源，资源规格选择ecs.gn7i-c16g1.4xlarge即可。

   单击部署。当服务状态为运行中时，代表部署成功。

服务调用测试

在模型部署成功后，可使用EAS在线调试功能测试服务接口。操作如下：

1. 在EAS实例列表页，单击实例名称进入实例信息页，然后单击在线调试。

2. 以上文的 web.py 应用为例，输入请求地址，然后单击发送请求，如果返回”hello World!”则请求成功。请求路径为 /api/predict/pai_eas_test/hello，HTTP 方法选择 POST。

3. 如果您想使用公网地址或VPC地址调用，参见服务调用。