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导入模型
最近更新时间:2023.05.16 16:57:18首次发布时间:2021.09.01 16:30:36

机器学习平台支持用户从本地或者对象存储(TOS)将模型注册到【模型仓库】模块下,每个模型允许包含多个版本。

相关概念
创建新模型
  1. 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型仓库】进入列表页面。
  2. 单击列表页面左上方的【+ 创建模型】进入创建页面。
  3. 在创建页面填写相关参数,具体参数如下:
参数名称参数说明
模型名称* 填写模型的名称。 必填
* 支持 1~64 位可见字符,且只包含大小写字母、中文、数字、中划线、下划线。
模型描述* 填写对模型的适当描述。 选填
* 支持 1~200 位可见字符。
版本描述* 填写对模型版本的适当描述。 选填
* 支持 1~200 位可见字符。
模型格式* 选择模型的格式。 必填
* 支持 SavedModelTorchScriptONNX 等多种模型格式。
* 每种模型格式的目录结构详见模型包规范
模型框架* 选择模型的训练框架及版本。 必填
* 支持 TensorFlowPyTorchXGBoost 等多种框架和版本。
上传文件* 支持通过上传本地文件(即将上线)或者选择 TOS 中包含模型的目录。 必填
* 由于模型文件将上传至对象存储(TOS),请参考开通相关服务一键授予机器学习平台访问用户 TOS 的权限。
Tensor 配置* 模型的输入输出配置。选填
* Tensor 配置主要描述的是模型输入和输出张量的名称、精度、尺寸。
* 除 TensorFlow 之外其它框架的模型想要部署成在线服务均需要填写 Tensor 配置。
* 获取模型的 Tensor 配置的方法通常是查看对应的训练代码,如果模型的格式是 SavedModel 则通过 saved_model_cli show -all --dir <model path> 指令即可查看到 Tensor 的详细信息。
  1. 完成上述表单的配置后,单击【创建模型】即可完成模型的注册。后续用户即可在【模型管理】的列表页 / 详情页中对模型及其版本进行管理。

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创建模型的新版本
  1. 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型仓库】进入列表页面。
  2. 在等增加版本的模型的操作区单击【新建模型版本】进入创建页面。
  3. 在创建页面填写的参数与创建模型相近,可参考前文中的参数说明。
  4. 完成表单的配置后,单击【创建模型】即可完成模型新版本的注册。后续用户即可在该模型的详情页即可对该模型版本进行管理。