MI Hub Overview¶

Note

该功能适用于 EnOS 2.1 Update 或更新版本。

智能集市（MI Hub）为智能模型的使用者和数据科学家提供智能资产的集散中心，为模型开发者提供全面的模型注册流程和托管服务。

当一个模型从创作实验室中开发完成，或者是在第三方的系统中开发完成后，模型开发者需要将其部署到生产环境中执行预测任务。基于用户模型更新的需求，用户可以通过金丝雀部署、蓝绿部署的方式将多个模型同时部署到生产环境中。智能集市为模型开发者提供科学有效管的版本管理工具，并可以在安全可控的环境中分享给终端用户和其他协作者，同时也可复用其他协同开发人员的智能资产。

产品架构¶

通过智能集市上架和部署机器学习模型的流程如下图所示：

主要功能¶

ML模型注册

基础信息注册：智能集市提供了引导式的模型注册流程，数据科学家或模型开发者可对模型按技术归属、类目、输入数据类型、应用领域等进行归类注册。
模型数据输入输出设置：支持标准化模型数据输入输出设置。

ML模型部署

支持主流的算法模型计算框架，包括 Tensorflow、Pytorch、Sklearn、Spark、H2o。
支持部署不同编程语言的算法模型，目前支持 Java 和 Python。
提供可视化的部署画布，支持蓝绿部署和金丝雀部署模式，将模型部署到指定资源池。

ML模型版本管理

支持多种模型构建方式，包括通过 MLflow 导入、容器镜像文件导入、Seldon core 方式导入、自定义第三方导入。
支持同一模型上架多个版本，以便于模型在线迭代。
支持对模型的版本进行测试，帮助确保每一个上线的版本都可用。

ML模型的安全协作

智能集市提供安全可控的环境，对于以公有模式注册的模型，支持协作开发。

ML模型生命周期管理

支持对模型版本进行升级、退役、删除等操作。

资源准备¶

ML模型-容器计算资源

使用智能集市注册和部署模型前，需确保OU已经通过 EnOS管理门户 > 资源管理 页面申请 ML模型-容器计算 资源。有关申请 ML模型-容器计算 资源的详细信息，参见容器计算资源规格说明。

使用说明¶

购买智能集市服务

在使用智能集市服务前，需确保OU已开通智能集市服务。OU所有者可联系EnOS售后服务购买智能集市服务。

ML模型可用性

模型开发者需确保开发的模型可用，并在注册模型时定义标准的特征输入和目标输出参数。