中国建设部网站监理延续,wordpress 主页幻灯片,表白网页制作网站,套模板的网站EasyDL服务自动化生成与部署EasyDL定制化训练和服务平台基于百度业界领先算法#xff0c;旨在为用户量身定制业务专属AI模型。通过灵活的配置#xff0c;用户可以将模型发布为公有云API、设备端离线SDK、本地服务器部署包、软硬一体方案等多种输出方式的AI服务。目前#xf…EasyDL服务自动化生成与部署EasyDL定制化训练和服务平台基于百度业界领先算法旨在为用户量身定制业务专属AI模型。通过灵活的配置用户可以将模型发布为公有云API、设备端离线SDK、本地服务器部署包、软硬一体方案等多种输出方式的AI服务。目前EasyDL已支持基于图像、声音、文本、视频等文件形式的AI处理已在工业、零售、金融、物流、互联网、安防监控等多个行业落地。本文将深入介绍EasyDL如何在保证模型服务质量的同时即时响应用户实际生产环境的要求完成自动化服务落地部署的全部流程。服务自动化生成EasyDL的每个功能服务都包含为用户定制化训练的模型和配置在EasyDL专业版中模型服务还支持用户自定义的服务逻辑(包括预处理、预测、后处理等)。如此繁多的定制化功能使得每个模型服务都不尽相同需要具备自动化、可扩展的服务生成能力才能在保证高质量的前提下缩短模型部署至生产环境的整体时间。为了实现EasyDL服务的自动化生成我们构建了一条完整的流水线系统经过编译、测试、加固、集成、发布等环节最终实现交付。流程首先进入编译阶段。服务端代码由用户自定义代码、EasyDL mini-server、第三方库等多个模块组成在编译时mini-server负责对服务进行集成。一方面mini-server完成了模型框架适配、第三方库集成等工作提供了简单易用的模型预测服务另一方面mini-server提供了服务鉴权、模型加解密等功能保证服务在公有云、私有云等开放场景部署的安全性。在流水线上我们配置了诸多测试环节以保障服务质量。按服务集成前后之阶段不同测试分为静态测试和集成测试两部分。完成编译后就进入静态测试阶段。静态测试主要完成代码层面的测试包括单元测试、静态代码扫描、源码安全扫描等。在模型服务部署到集成环境后则会完成回归测试、性能测试、服务安全检查等测试环节。在需要进行端计算的场景中EasyDL与百度大脑EasyEdge 端计算模型生成平台无缝对接采用EasyEdge 的模型转换、适配和加速等基础组件自动生成可用于设备端部署的 SDK。在对EasyDL服务进行私有化部署交付时为保证模型在传输及输出到公有云、私有云时的安全性团队对EasyDL增加了安全加固和模型加密环节。例如在安全加固环节中设置了代码混淆、可执行程序加固等避免程序被逆向分析或动态调试。而后EasyDL会通过mini-server预制模板进行镜像制作并在镜像制作完成后将服务部署到集成环境中。此时只有通过所有集成测试的模型服务才能发布。选择私有化部署的模型则还要接入EasyPack私有部署支持平台最终生成一键部署包交付用户使用。服务自动化部署EasyDL提供可一键发布模型的在线推理服务用户可选择在EasyDL页面启动模型校验服务或直接获取专属的高精度云端API接口。这一系列简单便捷的产品体验依托于EasyDL强大的自动化部署能力使其能为用户的定制化AI需求提供一套完整的开发流程支持模型快速上下线、弹性伸缩、升级与迁移实现模型高并发、低延迟的在线推理满足用户多版本模型在线无缝切换等。服务管理方面有别于数据库业务逻辑的通用业务框架定制化的深度学习应用通常由用户模型网络与推理框架构建而成。在各行业数据爆炸的今天每秒产生的新数据都可能推动模型效果的提升模型快速迭代意味着大量新服务的发布与频繁地服务变更。EasyDL模型服务管理构建于Kubernetes之上自动装配用户定制化模型网络与推理框架并创建服务访问端点实现模型服务发现与自动负载均衡。自动化部署为每个模型服务分配多个容器实例以保障良好的可用性。灵活的扩缩容操作能够快速满足大客户的并发调用需求。资源管理方面作为在线服务推理框架须额外关注推理性能在模型效果与性能不可兼得的情况下服务有必要支持GPU、FPGA等异构计算资源。与通用业务应用不同的是EasyDL设计中考虑到了计算密集型的AI应用对异构硬件的依赖通过允许模型服务在CPU/GPU间快速无缝迁移满足用户在不同情景下对模型预测速度的要求。同时出于对资源利用率的考虑EasyDL资源管理具备基于scale-to-zero的模型自动回收与唤醒机制其通过挖掘历史调用量特征对长期无调用的模型执行回收并在新的请求到达时重新唤醒模型服务。在基于数据学习的模型优化闭环中用户常常须要更新模型并升级线上服务。借助EasyDL模型升级功能 用户能够轻松实现多个版本模型在线无缝切换。EasyDL的滚动发布和流量控制使线上不同版本的模型能在升级期间平稳过渡实现调用方流量零丢失。EasyDL平台的模型管理功能涵盖了用户定制化模型数据源接入、元数据管理等组件并面向容器统一提供模型挂载卷。模型数据源方面目前已支持百度对象存储BOS、百度分布式文件系统AFS等多种持久化存储。在EasyDL的自动化部署流程中模型管理为定制化模型提供缓存使服务的多个容器实例能够快速完成定制化模型的装配这一机制能够显著降低模型服务的部署时延。
