EasyDL服務自動化生成與部署

EasyDL定制化訓練和服務平臺基于百度業界領先算法，旨在為用戶量身定制業務專屬AI模型。通過靈活的配置，用戶可以將模型發布為公有云API、設備端離線SDK、本地服務器部署包、軟硬一體方案等多種輸出方式的AI服務。目前，EasyDL已支持基于圖像、聲音、文本、視頻等文件形式的AI處理，已在工業、零售、金融、物流、互聯網、安防監控等多個行業落地。本文將深入介紹EasyDL如何在保證模型服務質量的同時，即時響應用戶實際生產環境的要求，完成自動化服務落地部署的全部流程。

服務自動化生成

EasyDL的每個功能服務，都包含為用戶定制化訓練的模型和配置，在EasyDL專業版中，模型服務還支持用戶自定義的服務邏輯(包括預處理、預測、后處理等)。如此繁多的定制化功能，使得每個模型服務都不盡相同，需要具備自動化、可擴展的服務生成能力，才能在保證高質量的前提下縮短模型部署至生產環境的整體時間。為了實現EasyDL服務的自動化生成，我們構建了一條完整的流水線系統，經過編譯、測試、加固、集成、發布等環節，最終實現交付。

流程首先進入編譯階段。服務端代碼由用戶自定義代碼、EasyDL mini-server、第三方庫等多個模塊組成，在編譯時，mini-server負責對服務進行集成。一方面，mini-server完成了模型框架適配、第三方庫集成等工作，提供了簡單易用的模型預測服務；另一方面，mini-server提供了服務鑒權、模型加解密等功能，保證服務在公有云、私有云等開放場景部署的安全性。

在流水線上，我們配置了諸多測試環節，以保障服務質量。按服務集成前后之階段不同，測試分為靜態測試和集成測試兩部分。完成編譯后，就進入靜態測試階段。靜態測試主要完成代碼層面的測試，包括：單元測試、靜態代碼掃描、源碼安全掃描等。在模型服務部署到集成環境后，則會完成回歸測試、性能測試、服務安全檢查等測試環節。

在需要進行端計算的場景中，EasyDL與百度大腦EasyEdge 端計算模型生成平臺無縫對接，采用EasyEdge 的模型轉換、適配和加速等基礎組件，自動生成可用于設備端部署的 SDK。

在對EasyDL服務進行私有化部署交付時，為保證模型在傳輸及輸出到公有云、私有云時的安全性，團隊對EasyDL增加了安全加固和模型加密環節。例如，在安全加固環節中設置了代碼混淆、可執行程序加固等，避免程序被逆向分析或動態調試。

而后，EasyDL會通過mini-server預制模板進行鏡像制作，并在鏡像制作完成后將服務部署到集成環境中。此時，只有通過所有集成測試的模型服務才能發布。選擇私有化部署的模型則還要接入EasyPack私有部署支持平臺，最終生成一鍵部署包交付用戶使用。

服務自動化部署

EasyDL提供可一鍵發布模型的在線推理服務，用戶可選擇在EasyDL頁面啟動模型校驗服務，或直接獲取專屬的高精度云端API接口。這一系列簡單便捷的產品體驗依托于EasyDL強大的自動化部署能力，使其能為用戶的定制化AI需求提供一套完整的開發流程：支持模型快速上下線、彈性伸縮、升級與遷移，實現模型高并發、低延遲的在線推理，滿足用戶多版本模型在線無縫切換等。

服務管理方面，有別于數據庫+業務邏輯的通用業務框架，定制化的深度學習應用通常由用戶模型網絡與推理框架構建而成。在各行業數據爆炸的今天，每秒產生的新數據都可能推動模型效果的提升，模型快速迭代意味著大量新服務的發布與頻繁地服務變更。EasyDL模型服務管理構建于Kubernetes之上，自動裝配用戶定制化模型網絡與推理框架，并創建服務訪問端點，實現模型服務發現與自動負載均衡。自動化部署為每個模型服務分配多個容器實例，以保障良好的可用性。靈活的擴縮容操作能夠快速滿足大客戶的并發調用需求。

資源管理方面，作為在線服務，推理框架須額外關注推理性能，在模型效果與性能不可兼得的情況下，服務有必要支持GPU、FPGA等異構計算資源。與通用業務應用不同的是，EasyDL設計中考慮到了計算密集型的AI應用對異構硬件的依賴，通過允許模型服務在CPU/GPU間快速無縫遷移，滿足用戶在不同情景下對模型預測速度的要求。同時，出于對資源利用率的考慮，EasyDL資源管理具備基于scale-to-zero的模型自動回收與喚醒機制，其通過挖掘歷史調用量特征，對長期無調用的模型執行回收，并在新的請求到達時重新喚醒模型服務。

在基于數據學習的模型優化閉環中，用戶常常須要更新模型并升級線上服務。借助EasyDL模型升級功能 ，用戶能夠輕松實現多個版本模型在線無縫切換。EasyDL的滾動發布和流量控制，使線上不同版本的模型能在升級期間平穩過渡，實現調用方流量零丟失。

EasyDL平臺的模型管理功能涵蓋了用戶定制化模型數據源接入、元數據管理等組件，并面向容器統一提供模型掛載卷。模型數據源方面，目前已支持百度對象存儲BOS、百度分布式文件系統AFS等多種持久化存儲。在EasyDL的自動化部署流程中，模型管理為定制化模型提供緩存，使服務的多個容器實例能夠快速完成定制化模型的裝配，這一機制能夠顯著降低模型服務的部署時延。

總結

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