镜像模型部署

本文介绍如何使用 Docker 打包已注册的小波AI平台的机器学习模型。

示例模型

线性函数，输入参数x，y，通过0.5 * x + y,得到HalfPlusOne。

def Linear_function(x, y):
    HalfPlusOne = 0.5 * x + y
    return HalfPlusOne

示例模型请参考 镜像模型部署git。

执行脚本，请参阅相关官网信息：

• https://docs.docker.com/compose/compose-file/

• https://docs.docker.com/engine/reference/builder/

注册镜像模型

进入AI平台项目内，点击左侧目录栏中的"模型"，选择相对于模型进入到模型库注册页面。

点击右上角的"注册"按钮，填写模型注册信息。

• 注册模式 - 下拉框中，选择镜像模型。

• 备注 - 填写该镜像模型备注。

• 镜像 - 本地获取需要发布服务的 Docker 映像 如何生成Docker映像，点击右侧 "+" 进行本地镜像模型的添加和上传。

填写完模型注册信息，点击"确定"，等待模型注册成功。

模型启动和校验

模型注册成功后，点击右侧的"操作"按钮，进行镜像模型信息的详情，校验/发布，丢弃等功能。

点击右侧的"校验/发布"按钮，进入模型校验界面。点击右上角的"启动"按钮，在线启动模型。

填写启动信息。

• 计算目标 - 选择运算主器。
• 请求函数名 - 模型指定函数名。
• 端口号 - 模型指定端口号。 点击"确定",即启动模型。

模型正常启动后，右上角的"启动"按钮变为"停止"按钮，即为启动成功，同时在页面的实时日志处，查看模型的启动日志。

在左侧对话框中填写模型输入变量，点击右上角的"校验"按钮，进行模型校验。

获取模型预测结果，即模型校验完成。

模型发布以及查看发布信息

点击右上角的"发布上线"按钮，填写发布模型信息。点击"确定"，等待发布。

模型发布成功。

点击模型左侧目录栏中的"发布"，进入到模型发布页面，即可查看模型的发布信息。

至此，镜像模型部署发布完成。