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ModelArts支持本地准备模型包，编写模型配置文件和模型推理代码，将准备好的模型包上传至对象存储服务OBS，从OBS导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。
ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。
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ai制作模型
如果您使用了 ModelArts 不支持的AI引擎开发模型，也可通过制作自定义 镜像 ，导入ModelArts创建为模型，并支持进行统一管理和部署为服务。
制作流程
场景一： 预置镜像的环境软件满足要求，只需要导入模型包，就能用于创建模型，通过镜像保存功能制作。具体案例参考在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理。
场景二： 预置镜像既不满足软件环境要求，同时需要放入模型包，在Notebook中通过Dockerfile制作。具体案例参考在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理。
场景三：预置镜像既不满足软件环境要求，同时需要放入模型包，新的镜像超过35G，在服务器（如 ECS ）上制作。具体案例参考在E CS 中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理。
约束限制
- 自定义镜像中不能包含恶意代码。
- 创建模型的自定义镜像大小不超过50GB。
- 对于同步请求模式的模型，如果预测请求时延超过60s，会造成请求失败，甚至会有服务业务中断的风险，预测请求时延超过60s时，建议制作异步请求模式的模型。
自定义镜像的配置规范
- 镜像对外接口
设置镜像的对外服务接口，推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致，当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例，该镜像内含mnist数据集训练的模型，可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP，您可以通过启动自定义镜像，在容器中获取容器IP。
- 请求示例
curl -X POST \ http://{listen_ip}:8080/ \ -F images=@seven.jpg图4 listen_ip获取示例
- 返回示例
{"mnist_result": 7}
- 请求示例
- （可选）健康检查接口
如果在滚动升级时要求不中断业务，那么必须在config.json文件中配置健康检查的接口，供ModelArts调用，在config.json文件中配置。当业务可提供正常服务时，健康检查接口返回健康状态，否则返回异常状态。
- 如果要实现无损滚动升级，必须配置健康检查接口。
- 自定义镜像如果需要在“在线服务”模块使用 OBS 外部存储挂载功能，需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”，避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查看、修改功能，如果需要删除文件请到OBS并行文件系统中手动删除。
健康检查接口示例如下。
- URI
GET /health
- 请求示例curl -X GET \ http://{listen_ip}:8080/health
- 响应示例
{"health": "true"} - 状态码
表1 状态码 状态码
编码
状态码说明
200
OK
请求成功
- 日志文件输出
为保证日志内容可以正常显示，日志信息需要打印到标准输出。
- 镜像启动入口
如果需要部署批量服务，镜像的启动入口文件需要为“/home/run.sh”，采用CMD设置默认启动路径，例如Dockerfile配置如下：
CMD ["sh", "/home/run.sh"]
- 镜像依赖组件
如果需要部署批量服务，镜像内需要集成python、jre/jdk、zip等组件包。
- （可选）保持Http长链接，无损滚动升级
如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务，那么需要将服务的Http的“keep-alive”参数设置为200s。以gunicorn服务框架为例，gunicorn缺省情形下不支持keep-alive，需要同时安装gevent并配置启动参数“--keep-alive 200 -k gevent”。不同服务框架参数设置有区别，请以实际情况为准。
- （可选）处理SIGTERM信号，容器优雅退出
如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务，那么需要在容器中捕获SIGTERM信号，并且在收到SIGTERM信号之后等待60秒再优雅退出容器。提前优雅退出容器可能会导致在滚动升级的过程中业务概率中断。要保证容器优雅退出，从收到SIGTERM信号开始，业务需要将收到的请求全部处理完毕再结束，这个处理时长最多不超过90秒。例如run.sh如下所示：
#!/bin/bash gunicorn_pid="" handle_sigterm() { echo "Received SIGTERM, send SIGTERM to $gunicorn_pid" if [ $gunicorn_pid != "" ]; then sleep 60 kill -15 $gunicorn_pid # 传递 SIGTERM 给gunicorn进程 wait $gunicorn_pid # 等待gunicorn进程完全终止 fi } trap handle_sigterm TERM
ai制作模型常见问题
更多常见问题 >>-
模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。
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盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合，重塑千行百业，成为各组织、企业、个人的专家助手。
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近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本，然而AI落地的过程确并不容易，AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编排、部署和运维等很多环节。华为云ModelArts是全流程AI开发平台，包含了AI应用的开发、部署和分享交易，通过解决AI开发各个环节所遇到的核心问题，ModelArts有效解决了AI落地难的问题，将极大促进AI技术的普惠。本议题将分享ModelArts的主要关键技术和应用案例。
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ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。
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AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。
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随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模已由原来的EB级扩展到ZB级。数据回传中心云处理成本太高，边缘计算的价值已经被证明。数据在哪，计算就应在哪，人工智能正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。虽然边缘AI技术的相关研究和应用都有着显著的进展，然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战：
