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獲得訓練好的模型后，您可以使用EAS的命令行方式快速將其部署為模型在線服務。本文為您介紹如何使用EASCMD或DSW方式部署服務。

背景信息

EAS支持以下兩種命令行部署方式。

本地客戶端（EASCMD）部署
通過客戶端工具EASCMD，您可以在自己的服務器上對模型服務進行管理，包括創建、查看、刪除及更新服務。
DSW部署
由于DSW已預置EASCMD客戶端，因此使用DSW訓練的模型可以直接部署為在線服務。

前提條件

在開始執行操作前，請確認您已完成以下準備工作。

已獲得訓練好的模型。
已獲取阿里云賬戶的AccessKey ID和AccessKey Secret，詳情請參見創建AccessKey。
通過DSW部署服務時，您需要創建DSW實例，詳情請參見創建DSW實例。

本地客戶端（EASCMD）部署

通過客戶端工具EASCMD，您可以在自己服務器上對模型服務進行管理，包括創建、查看、刪除及更新服務。創建服務時支持配置多規格實例，詳情請參見高級配置：多規格實例選擇。以Windows64版本為例，說明如何使用EASCMD客戶端部署服務，具體操作步驟如下。

下載EASCMD客戶端并進行身份認證，詳情請參見下載并認證客戶端。

部署服務。

準備JSON文件test.json，文件示例如下。

{
    "metadata": {
        //resource字段表示使用專屬資源組部署服務。
        "resource": "eas-r-9lkbl2jvdm0puv****",
        "instance": 1,
        "gpu": 0,
        "cpu": 1,
        "memory": 2000
    },
    //當使用公共資源組部署服務時，需要通過cloud.computing配置指定機器型號。
    /*"cloud": {
        "computing": {
          "instance_type":"ecs.gn6i-c24g1.6xlarge"
        }
    },*/
    "name": "test_eascmd",
    "processor": "tensorflow_cpu_1.12",
    "model_path": "oss://examplebucket/linshi/pslr/"
}

其中：

model_path參數值需要替換為實際模型文件在OSS Bucket的路徑；該文件中的其他參數說明，詳情請參見服務模型所有相關參數說明。
cloud.computing：當使用公共資源組部署服務時，需要通過該參數來指定實例使用的機型。

在JSON文件所在目錄，執行以下命令部署服務。

eascmdwin64.exe create <test.json>

其中：<test.json>需要替換為實際的JSON文件名稱。

系統返回如下類似結果。

[RequestId]: 1651567F-8F8D-4A2B-933D-F8D3E2DD****
+-------------------+----------------------------------------------------------------------------+
| Intranet Endpoint | http://166233998075****.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/test_eascmd |
|             Token | YjhjOWQ2ZjNkYzdiYjEzMDZjOGEyNGY5MDIxMzczZWUzNGEyMzhi****                   |
+-------------------+--------------------------------------------------------------------------+
[OK] Creating api gateway
[OK] Building image [registry-vpc.cn-shanghai.aliyuncs.com/eas/test_eascmd_cn-shanghai:v0.0.1-20221122114614]
[OK] Pushing image [registry-vpc.cn-shanghai.aliyuncs.com/eas/test_eascmd_cn-shanghai:v0.0.1-20221122114614]
[OK] Waiting [Total: 1, Pending: 1, Running: 0]
[OK] Waiting [Total: 1, Pending: 1, Running: 0]
[OK] Service is running

等待一段時間即可完成模型部署，您可以到模型在線服務（EAS）頁面查看模型部署情況，詳情請參見服務部署：控制臺。

服務部署完成后，您也可以使用EASCMD客戶端命令來管理模型服務，詳情請參見命令使用說明。

DSW部署

DSW是PAI針對深度學習推出的交互式云端開發環境，提供高性能GPU卡和開放的交互式編程環境。因為DSW已預置EASCMD客戶端工具，所以DSW訓練完成的模型可以直接部署至EAS，具體操作步驟如下。

進入DSW開發環境。
1. 登錄PAI控制臺。
2. 在左側導航欄單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應工作空間內。
3. 在頁面左上方，選擇使用服務的地域。
4. 在左側導航欄，選擇模型開發與訓練 > 交互式建模（DSW）。
5. 可選：在交互式建模（DSW）頁面的搜索框，輸入實例名稱或關鍵字，搜索實例。
6. 單擊需要打開的實例操作列下的打開。
您可以使用DSW預置的客戶端工具，也可以下載最新的EASCMD客戶端（Linux 64版本），并上傳到Notebook的任意目錄。
- 關于如何下載客戶端，詳情請參見下載并認證客戶端。
- 關于如何上傳文件，詳情請參見上傳與下載數據文件。
在DSW開發環境的頂部菜單欄，單擊Terminal頁簽，即可打開Terminal。
在Terminal中，進入客戶端工具上傳后的當前目錄。將客戶端工具修改為可執行文件，并使用阿里云賬號的AccessKey進行身份認證，詳情請參見下載并認證客戶端。
構造JSON文件，并上傳到Notebook中客戶端所在的目錄。
- 關于如何構造JSON文件，詳情請參見命令使用說明。
- 關于如何配置JSON文件中的服務部署參數，詳情請參見服務模型所有相關參數說明。
- 關于如何上傳JSON文件，詳情請參見上傳與下載數據文件。
在腳本上傳后的當前目錄執行如下命令部署服務。
```
eascmd64 create <service_desc_json>
```
其中：<service_desc_json>需要替換為實際的JSON文件名稱。
等待一段時間即可完成模型部署。

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服務部署：EASCMD或DSW

背景信息

前提條件

本地客戶端（EASCMD）部署

DSW部署

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