工具介绍与任务方法
Mosec
Mosec 是将机器学习模型接入在线 API 的服务框架,以 Python 定义模型处理逻辑,支持动态批处理、多阶段流水线和服务监测指标。
Mosec 能做什么
Mosec 是将机器学习模型接入在线 API 的服务框架,以 Python 定义模型处理逻辑,支持动态批处理、多阶段流水线和服务监测指标。
- 模型API与推理服务
- 模型训练与部署
如何使用 Mosec
把已有模型封装为可测试的推理接口
准备输入
- 已准备的模型、依赖及输入输出格式。
- 用于本地测试的计算环境和请求样本。
操作步骤
- 安装 Mosec 与模型依赖,创建 Worker 子类,在初始化方法中加载模型。
- 实现 forward 处理输入和返回结果,将 Worker 加入 Server,并按输入格式配置批处理。
- 在本地启动服务,使用客户端样本请求检查响应,再查看指标和日志以评估后续部署条件。
预期交付物
- 可供测试的模型服务接口、样本响应和运行指标。
启用批处理时 forward 的输入结构会发生变化,需按配置处理列表或单项;预热样本必须兼容输入格式,接口验证通过也不代表已满足生产负载要求。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。