华为云AI开发平台ModelArts使用ModelArts SDK_云淘科技
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')
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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
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