• CubeAI智立方——AI模型部署(umd)
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  • 基本配置
  • 运行/调试/二次开发

CubeAI智立方——AI模型部署(umd)

CubeAI智立方简介

AI模型部署(umd)是 CubeAI智立方平台 中负责AI模型部署以及部署后模型在k8s云平台中生命周期管理的微服务。

umd基于 CubePy微服务框架 和 ServiceBoot微服务引擎 开发。

基本配置

• 监听端口

  • 开发环境： 8206（可任意）
  • 生产环境： 80

• 服务注册与发现：

  • 非k8s环境： Consul(8500)
  • k8s环境： k8s内置DNS

• 统一数据配置中心： configserver

• 用户认证授权： uaa

• 数据库： 无

运行/调试/二次开发

1. 开发环境中运行本微服务之前，需要先拉起项目依赖的后台docker。

    $ cd ~/cubenet/cubepy/dev
    $ docker-compose up
   

   参见 CubeAI智立方平台 之README文档。

2. 使用PyCharm打开本project所在目录。

3. 建议在PyCharm中专门为本project新建一个专用Python虚拟环境，Python版本选择3.5以上。

4. 在PyCharm的terminal窗口中执行如下命令安装依赖包：

    $ sh pip-install-reqs.sh
   

   依赖包安装完成后，可在terminal窗口中执行如下命令来查看serviceboot所有命令行格式：

    $ serviceboot
   

5. 在PyCharm窗口中右键单击“start.py”文件，选择“run 'start'”或者“debug 'start'”来运行或调试程序。

6. 开发完成后，可在terminal窗口中执行如下命令来生成微服务docker镜像：

    $ serviceboot build_docker
    或者
    $ sh build-docker.sh