模型管理和服务
模型管理可记录模型所属的项目组、模型版本、算法框架等关键信息，可进行模型的版本管理。在“服务化”-“模型管理”-“添加模型”可添加模型，在每个模型的“更多”中，可以查看更多详情，也可以删除和修改模型信息。
除了手动在模型管理中添加模型，还可以在模型训练的pipeline中，通过“模型服务化”类别下的“model-register”模板来自动注册模型，将模型元数据添加到“模型管理”中来。
如果在模型管理中注册的模型地址填写的为json格式，那么表示该模型是由多个子模型构成。每个key都表示一个子模型，这种情况下，模型拉取时可以直接拉取子模型。
模型指标可填写字符串或者json格式，json格式时，在list列表页面展示的时候会展开成key1=value1,key2=value2的格式
想要将模型发布成推理服务，可以分两步：\
- 在“模型管理”中添加模型，并且点击“发布”，自动为模型创建推理服务，或者在“推理服务”中，手动添加服务；
- 在“推理服务”中，点击已发布的推理服务的“部署测试”，将模型部署到测试环境，测试通过后，点击“部署生产”，将模型部署到生产环境。
第一种方式：公司申请泛域名，并将泛域名解析地址配置到svc/istio-ingressgateway的服务地址上。通过域名访问，在istio-ingressgateway中进行转发到对应的服务上
第二种方式：配置本地host文件，以产生域名解析的效果，不过因为这种方式需要在每个人电脑上配置，所以仅适用于测试
第三种方式：客户端的请求中在header中配置location，istio-ingressgateway就是检测http请求中的location来进行转发的。不过这种方式需要侵入性修改客户端请求，适用于仅提供api的下层服务
流量流向：客户端->istio-ingressgateway（VirtualService）-> k8s service->k8s pod
泛域名的配置： config.py中配置SERVICE_DOMAIN变量为泛域名后缀，例如local.com，
config.py中配置SERVICE_EXTERNAL_IP=[xx.xx.xx.xx] 或者项目组中配置SERVICE_EXTERNAL_IP=xx.xx.xx.xx，ip需为集群中节点的ip
在内部服务中，端口默认为20000+10*内部服务的id
在推理服务中，端口默认为30000+10*推理服务的id
在notebook中，端口默认为10000+10*推理服务的id
流量流向：客户端 -> k8s service external ip -> k8s pod
$服务名=$模型名-$模型版本(只取版本中的数字)
$k8s-deploymnet名称=$服务名
$k8s-hpa名称=$服务名
在最大最小副本数不一致时创建hpa
$k8s-service名称=$服务名 用于域名的代理
$k8s-service名称=$服务名-external 用户ip的代理
$ip:port=$代理服务ip:20000+10*id
需要泛域名支持，这里假如泛域名为*.cube-studio.local.com
生产域名
http://$服务名.service.cube-studio.local.com
测试环境域名
http://test.$服务名.service.cube-studio.local.com
http://debug.$服务名.service.cube-studio.local.com
用户可通过host字段配置服务的访问域名
- 配置域名，会使用该域名作为istio-ingressgateway的代理
- 配置url，会使用其中的域名作为代理，但是打开域名自动进入完整的url
- 配置url path，自动生成域名，但是打开会自动进入完整url
多个服务可以配置相同的域名，相同域名的服务只能有一个在线，最新发布的模型会接替同域名的其他模型服务
多个服务（可以是相同模型或者不同模型间）配置相同的域名
1、“分流”字段控制分配多少流量到其他服务上，剩余流量归属于当前服务
2、“流量复制”字段控制复制多少流量到其他服务上。但只会将当前服务的响应返回给客户端
1、同一个服务灰度升级，只需要修改服务的配置，重新部署，服务会自动滚动升级pod
2、不同服务进行灰度升级。比如同一个模型的不同版本之间，那么多个服务使用相同的域名，新部署的服务上线正常后，会自动下线同域名的旧服务。
弹性伸缩容的触发条件：“弹性伸缩容”字段可以配置，可以使用自定义指标，可以使用其中一个指标或者多个指标，示例：cpu:50%,mem:%50,gpu:50%
“优先级”字段可配置服务优先级，优先满足高优先级的资源需求，同时保证每个服务的最低pod副本数。
通过“Sidecar”字段配置，通过sidecar的配置，推理服务将自动添加伴随容器，使得IP形式访问的推理服务也能获得负载统计数据。
系统携带的环境变量
KUBEFLOW_ENV=test
KUBEFLOW_MODEL_PATH=
KUBEFLOW_MODEL_VERSION=
KUBEFLOW_MODEL_IMAGES=
KUBEFLOW_MODEL_NAME=
KUBEFLOW_AREA=shanghai/guangzhou
K8S_NODE_NAME=
K8S_POD_NAMESPACE=
K8S_POD_IP=
K8S_HOST_IP=
K8S_POD_NAME=
推理服务中，允许用户调整推理服务的内存、CPU、GPU占用以及选择GPU卡型。其中，GPU的占用支持独占、共享、VGPU。可以设置GPU的占用方式为虚拟GPU，比如设置GPU时填写0.2(T4)，表示一个推理服务占0.2张T4卡，从而实现单卡上部署多个推理服务的pod。
推理服务的内存、GPU、CPU都是可以在“更多”中修改的。
1、配置文件configmap形式挂载进去。
会配置文件的形式挂载到容器/config/目录下。留空时将被自动重置，格式： ---文件名 多行文件内容 ---文件名 多行文件内容
代码中需要读取/config目录下挂载进去的文件
2、启动目录和启动命令会覆盖镜像中的启动目录和命令，注意如果之前的环境中使用~/.bashrc进行了环境初始化，在使用k8s时，是不存在这个文件的。需要在代码中手动去source环境
端口最多只能设置2个，用逗号分隔。比如PORT1,PORT2
开放的端口会启动两种方式代理：
1、通过配置的泛域名生成的服务域名进行访问：
第一个端口会由istio-ingressgateway的80端口代理，第二个端口会由istio-ingressgateway的8080端口代理。 访问地址为 service1.example.oa.com:80和service1.example.oa.com:8080
2、会生成ip和端口的访问形式。xx.xx.xx.xx:EXPORT_PORT1和xx.xx.xx.xx:EXPORT_PORT2
其中 EXPORT_PORT1为30000+10推理服务的id EXPORT_PORT2为30001+10推理服务的id
请求指标采集，配置端口+url，示例：8080:/metrics
按照prometheus采集数据的要求，提供/metrics，然后在此处配置端口和地址，配置后会自动被prometheus采集，需要自行配置看板，解析自己的指标进行查看
需要业务在代码中提供可用于健康检查的接口，用于阻隔损坏的容器或重启损坏的容器。接口返回200表示正常，其他会阻隔流量或重启容器。检查周期为60s
三者的主要区别：
1、调试环境会重置启动命令为sleep infinity，会自动进入命令行，自己手动启动命令，查看日志。 2、调试环境和测试环境不会启动hpa。 3、调试环境会自动在生产环境域名前添加debug.，测试环境会自动在生产环境域名前添加test.
在每个推理服务后面点击监控按钮，可以查看每个服务的资源使用和流量负载情况。
往往后端推理服务需要特殊的业务处理逻辑。这个时候我们可以选择serving类型的推理服务，自己配置镜像和其他参数。
tfserving/torch-server/triton的服务类型也可以修改镜像名，但是其他的配置，比如配置文件，端口，环境变量等会自动生成，以实现0代码推理发布的目的
