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使用ModelArts SDK

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更新时间:2020/09/02 GMT+08:00

在Notebook中,通过使用ModelArts SDK,可以完成OBS管理、训练作业管理、模型管理以及在线服务管理。

ModelArts SDK使用请参见《ModelArts SDK参考》。

在Notebook中,已承载了登录用户的鉴权信息(AK/SK)和区域信息,因此SDK session鉴权时,无需输入参数即可完成session鉴权。

示例代码

  • 创建训练作业
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    from modelarts.session import Session
    from modelarts.estimator import Estimator
    session = Session()
    estimator = Estimator(
                          modelarts_session=session,
                          framework_type='PyTorch',                                     # AI引擎名称
                          framework_version='PyTorch-1.0.0-python3.6',                  # AI引擎版本
                          code_dir='/obs-bucket-name/src/',                                      # 训练脚本目录
                          boot_file='/obs-bucket-name/src/pytorch_sentiment.py',                 # 训练启动脚本目录 
                          log_url='/obs-bucket-name/log/',                                       # 训练日志目录
                          hyperparameters=[
                                           {"label":"classes",
                                            "value": "10"},    
                                           {"label":"lr",
                                            "value": "0.001"}
                                           ],
                          output_path='/obs-bucket-name/output/',                                # 训练输出目录
                          train_instance_type='modelarts.vm.gpu.p100',                  # 训练环境规格
                          train_instance_count=1,                                       # 训练节点个数
                          job_description='pytorch-sentiment with ModelArts SDK')       # 训练作业描述
    job_instance = estimator.fit(inputs='/obs-bucket-name/data/train/', wait=False, job_name='my_training_job')
    
  • 查询模型列表
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    from modelarts.session import Session 
    from modelarts.model import Model
    session = Session() 
    model_list_resp = Model.get_model_list(session, model_status="published", model_name="digit", order="desc")
    
  • 查询服务详情
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    from modelarts.session import Session
    from modelarts.model import Predictor
    session = Session()
    predictor_instance = Predictor(session, service_id="input your service_id")
    predictor_info_resp = predictor_instance.get_service_info()
    
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