celery笔记 jieba RPC 服务 http2 vs http1 python发送邮件 gitbook 笔记 docker运行 pyppeteer 百度/腾讯 ocr 试用 页面元素选择 python pickle 实践 k3s 安装加速 FFmpeg 使用总结 Systemd 教程 mysql 1366 错误解决 docker-compose 笔记 sqlite 使用总结 百度网盘命令行工具 bypy 阿里云 PAI-EAS 试用报告 gpt2中文预训练模型试用 文本生成资料汇总 使用 tracemalloc 分析 python 内存使用情况 spark 集群试用 openresty使用笔记 mac下 python 报错 CERTIFICATE_VERIFY_FAILED docker-compose 安装方法 系统代理 mac 下安装 adb scrapy项目作为工具库使用 charles over proxy 使用 markdown 制作 ppt docker挂载目录异常 flask 笔记 wsl2 使用体验 nginx 配置 mac 配置 发布自己的 python 包 selenium + chrome 全页面截图 mongo ORM 笔记 supervisor 使用总结 h5py性能测评 privoxy实现PAC代理上网 session请求示例 ssh笔记 python小技巧 docker学习笔记 tornado使用总结 再读《MongoDB权威指南》 tornado文件上传服务 mongo学习笔记 python异步服务器测试 No module named 'Crypto' on Mac mac中安装python3.5 py3.6环境下numpy C扩展出错 mtcnn读书笔记 shell 学习笔记 install ubuntu18.04 定时备份linux系统的history记录 asyncio异步请求示例 golang setting git使用笔记 Ubuntu16.04下配置python3环境 将Ubuntu16.04升级为Ubuntu18.04(development branch) Ubuntu16.04下源码安装python3.6 virtualenv中安装anaconda模块 基于sqlite3实现数据缓存 修复colaboratory中tensorflow的bug 安装docker-compose docker引起的空间不足 CNN可视化研究 ubuntu16.04中安装wine-qq 在ubuntu16.04中安装wine3.0+winetricks ssh over socks5 python删除文件或目录 shadowsocks+privoxy设置本地代理 python下载大文件的方法 解决python中遇到的乱码问题 修改 ubuntu & windows双系统中系统启动顺序与等待时间 python3安装mysql ubuntu环境变量设置 python 后台程序实现

阿里云 PAI-EAS 试用报告

2019年11月23日

阿里云 PAI-EAS 试用报告

阿里云提供了PAI-EAS模型推理部署方案。官方介绍:

在线推理是将算法模型应用至实际业务的重要环节。为了帮助用户更好的实现一站式端到端的算法应用,PAI平台针对在线推理场景提供了PAI EAS(Elastic Algorithm Service)在线预测服务,支持基于异构硬件(CPU/GPU)的模型加载和数据请求的实时响应。您可以通过多种部署方式将您的模型发布成为在线的restful API接口,同时我们提供的弹性扩缩、蓝绿部署等特性可以支撑您以最低的资源成本获取高并发、稳定的在线算法模型服务。

作为模型部署的候选方案, 我写了一个简单的试用报告,并提供一个公网调用的示例, 方便其他人上手。

准备工作

  • 开通 DataWorks
  • 开通 PAI-EAS
  • 开通 api 网关服务(如果要公网调用,必须开通此服务)

部署示例

实现目标: client(python) -> 公网(API-GateWay) -> PAI-EAS(tensorflow)

完整代码见aliyun-PAI-EAS

步骤:

Step1 训练模型并导出 SavedModel格式

git clone https://github.com/frkhit/aliyun-PAI-EAS
cd aliyun-PAI-EAS

# install env
python -m pip install -r requirements.txt

# train
python train.py train

# export demo_simple
python train.py simple

# export demo_complex
python train.py complex

Step2 PAI-EAS 部署模型

demo_simple.zipdemo_complex.zip 分别上传到 PAI-EAS, 并命名为 demo_simple, demo_complex

模型运行情况如下:

模型运行情况

在打开模型的 调用信息, 在公网调用地址中,绑定公网。

Step3 本地调用 PAE-EAS 推理服务

分别获取两个模型的公网访问地址及授权码, 复制到demo.py中。

远程调用 PAI-EAS: python call_pai_eas.py