Processor是包含在线预测逻辑（模型加载和请求预测逻辑）的程序包，如果EAS提供的官方通用Processor无法满足模型部署需求，则可以根据Processor的开发标准自定义Processor。
Processor部署
准备好模型和Processor文件等服务部署前的准备内容后，分别上传至存储云产品（OSS、NAS），EAS通过挂载存储云产品来获取部署前所需的准备内容进行服务部署。
EAS Processor部署流程如下。
此方式的部署要点如下。
PAI为您提供了多个典型场景的官方Processor供您使用，您也可以结合业务需求自行开发模型并开发自定义Processor文件，完成后分别上传至阿里云存储产品OSS或NAS。
建议您将模型和Processor文件独立开发分别存储，后续可在部署时配置模型挂载路径，Processor文件中可使用get_model_path参数来获取配置的模型路径，便于后续模型需频繁迭代更新时，可方便地替换模型。
使用Processor部署时，EAS会根据您选用的推理框架自动拉取官方环境镜像来部署服务，并基于Processor文件自动为您部署一个HTTP Server用于接收后续调用服务的请求。
说明
使用Processor方式部署时，您需要保障模型的推理框架和Processor文件的开发符合开发环境要求，不如镜像部署方式灵活高效，因此更建议您使用镜像方式进行模型部署。
开发自定义Processor
支持使用以下编程语言开发自定义Processor：
C或C++，详情请参见使用C或C++开发自定义Processor。
Java，详情请参见使用Java开发自定义Processor。
Python，详情请参见使用Python开发自定义Processor。