更新时间:2024-08-14 GMT+08:00
使用ModelArts SDK
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。
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.xxx.xxx', # 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()
父主题: JupyterLab