Сборка образов
В этом разделе
Создания деплоя из существующего образа
Для создания деплоя из существующего образа выполните следующие действия:
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 Регион размещения ресурсов и задайте параметры нового деплоя (подробности в разделе Регионы размещения ресурсов).
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.
Создание нового образа
Для создания нового образа выполните пункты 1 и 2 из предыдущего раздела и проделайте следующие действия:
Перейдите на вкладку Деплои. На этой вкладке отображается список развернутых на сервисе моделей.
Нажмите кнопку Создать деплой. Откроется диалог Создать Deploy.
Выберите опцию Создайте новый.
В открывшемся окне необходимо указать:
Базовый образ (опционально). Это ссылка на образ в Docker-реестре ML Space, на основе которого нужно собрать новый образ. Если образ не указан — используется базовый (см. Список доступных базовых образов). Для сборки образа с моделью AutoML используйте специальный образ для AutoML.
Подключение S3. Оно осуществляется посредством выбора нужного бакета и данных для разворачивания образа с моделью из списка или указания параметров подключения вручную. Параметр Обзор хранилища выставлен по умолчанию. Он позволяет выбрать нужный бакет из списка (без указания параметров подключения вручную) и подгрузить модель, serving-скрипт и файл
requirements.txt
(Конфигурация Docker-образа) с помощью диалога выбора файлов.При выборе типа подключения Указать вручную пользователь вводит параметры подключения самостоятельно. Параметры доступа к S3 — это S3 Endpoint, Access Key ID и Security Key. Подробная информация о том, как узнать параметры подключения, приведена в разделе Загрузка данных в хранилище S3. Вручную указываются и пути к пользовательским файлам на S3 (обученная модель и serving-скрипт). Обратите внимание, что путь до папки с моделью на s3 указывается в формате
<bucket_name>/<folder>
без префиксаs3://
. Путь до файлаrequirements.txt
указывается опционально в случае сборки кастомного образа.
Нажмите кнопку Создать образ и дождитесь сборки образа.
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.
После окончания сборки в списке доступных образов появится образ для развертывания.
