调用API

更新时间：2024-01-02

本文档主要说明定制化模型本地部署后，如何使用本地API。如还未训练模型，请先前往EasyDL进行训练。

如有疑问可以通过以下方式联系我们：

在百度云控制台内提交工单
进入EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动
加入EasyDL官方QQ群（群号:868826008）联系群管

部署包使用说明

部署方法

EasyDL定制化文本分类模型的本地部署通过EasyPack实现，目前提供单机一键部署的方式。

在EasyDL申请、下载部署包后，在本地服务器新建目录（建议目录命名规则：easyDL_服务名称_模型版本号）, 将软件包上传至该目录。请参考EasyPack-单机一键部署使用python2 版本来部署，部署成功后，启动服务，即可调用与在线API功能类似的接口。

运维检查

EasyDL服务器API部署应用健康检查（或故障排查）脚本：trouble_shooting.tar

脚本能力：鉴权服务健康检测、容器状态检查、端口探活、网络联通性测试、容器关键报错日志输出等

使用方法: 将脚本上传至服务器任意目录（或在服务器直接下载），并解压后运行。

# 解压
tar vxf trouble_shooting.tar
# 执行
bash trouble_shooting.sh

授权说明

本地部署包根据服务器硬件（CPU单机或GPU单卡）进行授权，只能在申请时提交的硬件指纹所属的硬件上使用。

部署包测试期为1个月，如需购买永久授权，可提交工单咨询

API参考

请求说明

请求示例

HTTP 方法：POST

请求URL：请首先在EasyDL进行自定义模型训练，完成训练后申请本地部署，本地部署成功后拼接url。

请求URL： http://{IP}:{PORT}/{DEPLOY_NAME}/TextClassification

IP：服务本地部署所在机器的ip地址
PORT：服务部署后获取的端口
DEPLOY_NAME：申请时填写的本地服务名称

Header如下：

参数	值
Content-Type	application/json

Body请求示例：

{
    "text": "电影故事结构很松散，但是小丽的演技一如既往的不错，配合她的男演员挺好的，比如说小杰，他在对手戏中有很强的互动性",
    "analyse_object":  "小丽 ",
    "analyse_type ":1
}

Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
text	是	string	-	超过512个token将被截断
analyse_object	否	string	-	评论实体对象
analyse_type	是	int	1/2/3/4	只能选择枚举值的一个

返回说明

返回参数

字段	是否必选	类型	说明
analyse_type	是	int	1代表评价片段，2代表评价维度，3代表评价观点词，4代表评价情感倾向；示例：analyse_type:"1"或analyse_type:"4"，每次请求仅为单值；
log_id	是	number	唯一的log id，用于问题定位
result	是	array(object)	需要计算的评价对象数组，元素为字典
+start_offset	是	int	开始位置
+prob	是	float	置信度
+end_offset	是	int	结束位置
+text	是	string	抽取文本
text	是	string	输入文本，超过512个token将被截断

返回示例

{
    "analyse_type": 1,
    "log_id": 7000918336750814000,
    "result": [
        {
            "start_offset": 10,
            "prob": 0.4721265733242,
            "end_offset": 24,
            "text": "但是小丽的演技一如既往的不错"
        }
    ],
    "text": "电影故事结构很松散，但是小丽的演技一如既往的不错，配合她的男演员挺好的，比如说小杰，他在对手戏中有很强的互动性"
}

错误码

若请求错误，服务器将返回的JSON文本包含以下参数：

error_code：错误码。
error_msg：错误描述信息，帮助理解和解决发生的错误。

例如缺少必要出入参时返回：

{
  "error_code": 336001,
  "error_msg": "Invalid Argument"
}

错误码	错误信息	描述
336000	Internal error	服务器内部错误，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（868826008）或工单联系技术支持团队
336001	Invalid Argument	入参格式有误，比如缺少必要参数、文本的编码UTF-8等问题。有疑问请通过QQ群（868826008）或工单联系技术支持团队
336002	JSON不合法	入参格式或调用方式有误，比如缺少必要参数代码格式是否有误。有疑问请通过QQ群（868826008）或工单联系技术支持团队
336003	Base64解码失败	图片/音频/文本格式有误或base64编码有误，请根据接口文档检查格式，base64编码请求时注意要去掉头部。有疑问请通过QQ群（868826008）或工单联系技术支持团队
336004	输入文件大小不合法	文本大小不合法，目前支持文本文件类型为支持txt，文本文件大小限制长度最大1024 UTF-8字符。有疑问请通过QQ群（868826008）或工单联系技术支持团队
336005	解码失败	文本编码错误（不是utf-8），目前支持文本文件类型为支持txt。如果遇到请重试，如反复失败，请在百度云控制台内提交工单反馈
336006	缺失必要参数	未上传文本文件
336100	model temporarily unavailable	遇到该错误码请等待1分钟后再次请求，可恢复正常，若反复重试依然报错或有疑问请通过QQ群（868826008）或工单联系技术支持团队
337000	Auth check failed	离线鉴权调用失败

模型更新/回滚操作说明

模型更新

1、在EasyDL-纯离线服务发布页面，找到您的服务器API发布记录，点击【更新版本】，选择「更新包」或「完整包」来发布。两者区别：

包类型	描述
更新包	仅包含最新的模型应用，需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件
完整包	包含模型应用和其他鉴权服务，需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件

2、（CPU模型可忽略）如果您训练的模型为GPU版本，系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi命令，根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。

3、在服务器新建目录（建议标记对应模型的版本号，便于区分不同模型版本），如easydl_${DEPLOY_NAME}_v2

${DEPLOY_NAME} :申请时填写的服务名称

以如下场景举例说明：模型版本从V1升级至V2

##### 1.新模型准备
# 创建指定版本的目录
mkdir easedl_${DEPLOY_NAME}_v2
cd easedl_${DEPLOY_NAME}_v2
# 将部署包上传至服务器该目录并解压
tar zvxf xx.tar.gz
# 解压后，进入指定目录执行download脚本下载模型所依赖文件
cd original && bash download.sh 
##### 2.旧模型备份
# 历史模型备份
cp -r /home/baidu/work/${DEPLOY_NAME}  /home/baidu/work/${DEPLOY_NAME}_V1
# 记录当前模型的端口号
docker ps -a |grep ${DEPLOY_NAME} 
##### 3.模型升级
cd package/Install
# 卸载当前已安装的旧的easyDL服务：${DEPLOY_NAME} ,前面已备份
python2 install.py remove ${DEPLOY_NAME} 
# 安装当前部署包内新的EasyDL服务：${DEPLOY_NAME} 
python2 install.py install ${DEPLOY_NAME} 
# (可选操作) 更新证书
python2 install.py lu

模型回滚

以如下场景举例说明：模型版本从V2回滚至V1

方法一：

## 重命名当前v2模型目录名称
mv /home/baidu/work/${DEPLOY_NAME}  /home/baidu/work/${DEPLOY_NAME}_V2
# 使用V1版本
cp -r /home/baidu/work/${DEPLOY_NAME}_V1 /home/baidu/work/${DEPLOY_NAME}
# 停止当前模型容器
docker ps -a |grep ${DEPLOY_NAME}
docker rm -f ${容器名}
# 创建新的容器
cd /home/baidu/work/${DEPLOY_NAME} && bash start/start-1.sh 
# （可选操作）进入V1版本部署包所在目录执行license更新操作，假如部署包在/opt目录下,以您实际目录为准
cd /opt/easydl_${DEPLOY_NAME}_V1/original/package/Install && python2 install.py lu

方法二：

进入模型V1所在目录，参考上述【模型更新】步骤，执行模型升级操作（即先卸载v2，后升级为v1）

发布API

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