阿里云PAI EAS 自定义Token使用示例

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
简介: 为实现一站式算法应用,PAI针对在线推理场景提供了在线预测服务PAI-EAS(Elastic Algorithm Service),支持基于异构硬件(CPU和GPU)的模型加载和数据请求的实时响应。通过PAI-EAS,您可以将模型快速部署为RESTful API,再通过HTTP请求的方式调用该服务。模型部署后,可以基于http方式&认证Token的方式实现服务的Restful 方式调用。本文主要演示自定义token模型的部署方式。

Step By Step

1、部署环境准备
2、部署文件编辑
3、部署编辑的json文件
4、服务控制台查看部署详情


一、部署环境准备

PAI-EAS支持以下三种部署方式:

  • a、控制台上传部署
  • b、本地客户端部署
  • c、PAI-DSW部署
b、c两种部署方式本质上是一样的,都是通过eascmd的方式部署,c是在DSW实例里面预先安装了CMD指令集,省去了安装的麻烦。

下载并认证客户端EASCMD

配置连接认证信息:

图片.png

eascmd64 config -i <accesskey> -k <secretkey> -e pai-eas.cn-shanghai.aliyuncs.com
二、部署文件编辑
{
  "name": "token_by_owned",
  "generate_token": "false",
  "token":"password@123",
  "model_path": "http://eas-data.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/models%2Fmnist_saved_model.tar.gz",
  "processor": "tensorflow_cpu_1.12",
  "metadata": {
    "instance": 1,
    "cpu": 1
  }
}
三、部署编辑的json文件

指令:

eascmd64 create demo2.json

图片.png

四、服务控制台查看部署详情

图片.png

图片.png

更多参考

服务部署

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