プロセッサは、モデルロードロジック及び要求予測ロジックを含むオンライン予測ロジックを含むパッケージである。 Elastic Algorithm Service (EAS) の公式プロセッサがモデル展開要件を満たせない場合は、プロセッサ開発標準に基づいてカスタムプロセッサを作成できます。
カスタムプロセッサの開発
次のプログラミング言語を使用して、カスタムプロセッサを開発できます。
CまたはC ++ 。 詳細については、「CまたはC ++ を使用したカスタムプロセッサの開発」をご参照ください。
Java. 詳細については、「Javaを使用したカスタムプロセッサの開発」をご参照ください。
Python。 詳細については、「Pythonを使用したカスタムプロセッサの開発」をご参照ください。
カスタムプロセッサを使用したモデルサービスのデプロイ
カスタムプロセッサを使用してモデルサービスをデプロイする前に、そのプロセッサをデバッグすることを推奨します。 モデルサービスは、Machine Learning Platform for AI (PAI) コンソールまたはEASCMDクライアントを使用してデプロイできます。
PAIコンソールでモデルをアップロードしてデプロイする
モデルサービスをデプロイするときは、[プロセッサタイプ] パラメーターに [カスタムプロセッサ] を選択します。 詳細については、「PAIコンソールを使用したモデルサービスのデプロイ」をご参照ください。
EASCMDクライアントを使用したモデルのデプロイ
resourceフィールドに、購入した専用リソースグループのIDを設定します。 詳細については、「EASCMDクライアントを使用するコマンドの実行」をご参照ください。