打包镜像

准备工作

1. 安装UAI SDK

git clone https://github.com/ucloud/uai-sdk

cd uai-sdk
sudo python setup.py install

2. 获取用户公钥和私钥

key

登陆AutoAI官网，进入Console页面：https://console.ucloud.cn/dashboard
点击左上角的“产品与服务”选项，选择“监控管理”列表下的“API密钥 UAPI”选项后，点击API密钥中的“显示”选项，按照提示获取用户的公钥和私钥。

准备打包所需文件

用户需将AI在线服务所需的代码以及模型文件放在某一路径下，参数pack_file_path上传。文件目录结构示例如下：

 /xxx/xxx/xxx/code (对应参数pack_file_path，绝对路径)

    code_files1
    code_files2
    code_files3
    checkpoint_dir (对应参数model_dir，相对路径)
        model_files1
        model_files2
        model_files3

准备命令行工具

为后续操作方便，可将UAI SDK安装包中的命令行工具（undefined安装路径/uai_tools/uai_tool.py）拷贝到代码pack_file_path的同级目录

uai_tool.py (从undefined安装路径/uai_tools/uai_tool.py拷贝）

 /xxx/xxx/xxx/code (对应参数pack_file_path，绝对路径)
    code_files1
    code_files2
    code_files3
    checkpoint_dir (对应参数model_dir，相对路径)
        model_files1
        model_files2
        model_files3

执行packdocker命令

注：参数具体值根据实际修改

python uai_tool.py packdocker mxnet \

        --public_key xxxxx \
        --private_key xxxxx  \
        --main_class MnistModel  \
        --main_module mnist_inference  \
        --model_dir checkpoint_dir  \
        --pack_file_path ./code/  \
        --uhub_username xxxxx  \
        --uhub_password xxxxx  \
        --uhub_registry xxxxx  \
        --uhub_imagename mxnet-inference:test \
        --ai_arch_v mxnet-0.9.5 \
        --in_host no \
        --model_name mnist-model  \
        --num_epoch 10

公共参数说明

参数	说明	是否必需
public_key	用户的公钥	是
private_key	用户的私钥	是
project_id	项目ID	否
pack_file_path	待打包文件所在路径	是
main_module	包含主类的代码文件（不包含后缀名）	是
main_class	主类名称	是
model_dir	模型文件的路径（相对路径）	是
uhub_username	uhub镜像库登录用户名，即AutoAI的账号邮箱	是
uhub_password	uhub镜像库登录的密码，即AutoAI的账号密码	是
uhub_registry	uhub镜像仓库名称，不支持大写字母	是
uhub_imagename	生成的镜像名称，镜像名与tag间以冒号分割。如test:v1.1	是
ai_arch_v	可选参数。格式为"ai框架名称-版本号"，如tensorflow-1.4.0。如不填写，则默认选择系统支持的一个版本	否
in_uhost	优化参数。当前打包程序是否运行在AutoAI云主机中，如果是则为yes，否则为no（默认）。（注：如果运行在云主机中，则可利用内网万兆带宽，加速镜像上传下载）	否
model_name	模型名称	是
num_epoch	保存模型文件时的epoch数	是

注1：打包工具会在pack_file_path下面生成一个 .conf 文件，该文件是mnist inference模块加载的配置文件，该文件会连同其他文件一起被打包进在线服务镜像。 注2：打包工具会自动生成一个名为uaiservice.Dockerfile的文件，描述打包操作是如何执行的

UAI-Inference支持各版本明细

深度学习框架名称	版本名称	ai_arch_v参数填写	说明
mxnet	0.9.5	mxnet-0.9.5

输出结果

upload docker images successful. images:uhub.ucloud.cn/uai_demo/mxnet-inference:test

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