Создание деплоя
Для создания деплоя:
Перейдите на вкладку Деплои в главном меню. На этой вкладке отображается список развернутых на сервисе моделей.
Нажмите кнопку Создать деплой. Откроется диалоговое окно с параметрами нового деплоя.
В поле Наименование укажите наименование нового деплоя. Имя следует вводить с учетом регистра. Разрешается применять следующие символы: строчные латинские буквы от a до z, цифры от 0 до 9, символ тире (–).
Выберите тип деплоя.
Стандартный. Запуск деплоя с одним контейнером на основе kfserving или собственного веб-сервера.
Раздельный. Запуск раздельного деплоя оптимизированного инференса.
Выберите Регион размещения ресурсов и задайте параметры нового деплоя (подробности в разделе Регионы размещения ресурсов).
Выберите Тип конфигурации и укажите Количество pods.
(Опционально для раздельного деплоя) Укажите распределение ресурсов. Устанавливайте трансформеру как можно меньше ресурсов. Это позволит больше ресурсов оставить для модели.
Выберите тип образа. Доступны Базовые образы ML Space и Образы Docker registry. Подробнее об использовании образов из Docker registry см. Подготовка репозитория.
Образы, созданные в Образы, находятся во вкладке Базовые образы ML Space и названы
inference-image-xxxxxxxxxx.Выберите Docker-образ.
Нажмите Создать деплой.
Предупреждение
Особенностью работы автоскейлинга при изменении количества подов в меньшую сторону является остановка ресурсов, которая занимает 5-10 минут. Время остановки тарифицируется.
В случае успешной или неуспешной сборки образа на панели Деплои отобразится соответствующий статус: «Выполняется», «В очереди», «Ошибка».
Важно
Ниже приведены основные причины ошибок в сборке (статус «Ошибка»):
Неверно указан базовый образ или его нет в Docker-реестре ML Space.
Неверно указаны параметры доступа к S3.
Параметры доступа к S3 указаны верно, но не удалось скачать каталог с артефактами или скрипт.
Логи сборки можно просмотреть, выбрав соответствующий пункт из меню 
.
Логи можно копировать в текстовом формате для последующего сохранения в файл.