机器学习PAI中EAS部署Bert微调模型有参考文档不，保存模型是.pth格式文件？

在阿里云机器学习平台PAI中，EAS（Elastic Algorithm Service）支持部署微调后的Bert模型。以下是关于如何部署 .pth 格式的Bert微调模型的详细步骤和注意事项：

1. 模型保存与格式要求

• 微调后的Bert模型需要以 .pth 格式保存，这是PyTorch模型的标准保存格式。
• 确保保存的模型文件包含完整的模型权重和结构信息。如果仅保存权重，则在加载时需要重新定义模型结构。

重要提示：
- 在保存模型时，请确保模型的输入输出格式与后续推理服务的要求一致，避免因数据格式不匹配导致部署失败。

2. 模型上传至OSS

在部署前，需将 .pth 格式的模型文件上传至阿里云对象存储服务（OSS）。具体操作如下： 1. 安装并配置ossutil工具
在DSW（Data Science Workshop）环境中安装ossutil，并完成相关配置。 2. 上传模型文件
使用以下命令将模型文件上传至OSS Bucket存储目录：

ossutil cp <本地模型路径> oss://<目标OSS路径>

例如：

ossutil cp model.pth oss://my-bucket/models/bert_finetuned/

注意：
- 确保OSS路径的权限设置正确，以便后续EAS服务能够访问模型文件。

3. 配置并部署模型服务

完成模型上传后，可以通过PAI控制台或API将模型部署至EAS。以下是具体步骤：

3.1 进入Model Gallery页面

1. 登录PAI控制台。
2. 在顶部左上角选择目标地域。
3. 在左侧导航栏选择工作空间列表，进入指定工作空间。
4. 单击快速开始 > Model Gallery，进入模型库页面。

3.2 部署模型

1. 在Model Gallery页面中，找到目标模型卡片（如Bert相关模型），进入模型详情页面。
2. 单击右上角的部署按钮。
3. 在部署配置面板中，填写以下关键参数：
   • 服务名称：自定义服务名称，确保同地域内唯一。
   • 资源组种类：选择公共资源组或专属资源组。
   • 资源配置选择：根据模型规模选择合适的实例规格。对于Bert模型，建议使用V100/P100/T4（16 GB显存）及以上卡型。
   • 模型配置：选择OSS类型的挂载方式，并配置以下参数：
     • OSS路径：填写模型文件所在的OSS存储路径。
     • 挂载路径：填写模型在容器内的挂载路径，例如 /model/。
4. 单击部署，并在弹出的计费提醒对话框中确认。

3.3 验证部署状态

• 部署完成后，系统会自动跳转到服务详情页面。当服务状态显示为运行中时，表示部署成功。

4. 调用模型服务

部署成功后，可以通过HTTP API调用模型服务。以下是调用步骤：

1. 获取服务访问信息
   在服务详情页面，查看服务的访问地址（Endpoint）和访问凭证（Token）。
2. 发送推理请求
   使用CURL或其他HTTP客户端发送推理请求。示例如下：

   curl <ENDPOINT>/v1/predictions \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" \
   -d '{
      "inputs": "您的输入文本",
      "parameters": {
          "max_length": 50,
          "num_return_sequences": 1
      }
   }'
   

注意：
- 输入数据格式需与模型训练时的输入格式一致。例如，Bert模型通常需要对输入文本进行分词和编码处理。

5. 常见问题与解决方案

• 问题1：模型加载失败
  可能原因：模型文件损坏或路径配置错误。
  解决方案：检查OSS路径是否正确，并确保模型文件完整。

• 问题2：推理结果不符合预期
  可能原因：模型未充分微调或输入数据格式不匹配。
  解决方案：重新检查微调数据集和模型配置，必要时重新训练模型。

通过以上步骤，您可以成功在PAI-EAS平台上部署并调用Bert微调模型。如果有进一步的需求或问题，请参考PAI官方文档或联系技术支持团队。