Processor是包含在線預測邏輯（模型加載和請求預測邏輯）的程序包，如果EAS提供的官方通用Processor無法滿足模型部署需求，則可以根據Processor的開發標準自定義Processor。
Processor部署
準備好模型和Processor文件等服務部署前的準備內容后，分別上傳至存儲云產品（OSS、NAS），EAS通過掛載存儲云產品來獲取部署前所需的準備內容進行服務部署。
EAS Processor部署流程如下。
此方式的部署要點如下。
PAI為您提供了多個典型場景的官方Processor供您使用，您也可以結合業務需求自行開發模型并開發自定義Processor文件，完成后分別上傳至阿里云存儲產品OSS或NAS。
建議您將模型和Processor文件獨立開發分別存儲，后續可在部署時配置模型掛載路徑，Processor文件中可使用get_model_path參數來獲取配置的模型路徑，便于后續模型需頻繁迭代更新時，可方便地替換模型。
使用Processor部署時，EAS會根據您選用的推理框架自動拉取官方環境鏡像來部署服務，并基于Processor文件自動為您部署一個HTTP Server用于接收后續調用服務的請求。
說明
使用Processor方式部署時，您需要保障模型的推理框架和Processor文件的開發符合開發環境要求，不如鏡像部署方式靈活高效，因此更建議您使用鏡像方式進行模型部署。
開發自定義Processor
支持使用以下編程語言開發自定義Processor：
C或C++，詳情請參見使用C或C++開發自定義Processor。
Java，詳情請參見使用Java開發自定義Processor。
Python，詳情請參見使用Python開發自定義Processor。
使用自定義Processor部署模型服務
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