AI开发平台MODELARTS-使用案例:使用自定义算法(代码目录+脚本命令+自定义镜像)
时间:2024-04-25 11:39:42
使用自定义算法(代码目录+脚本命令+ 自定义镜像 )
from modelarts import workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象,对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填,title, description可选填 # 定义输入的数据集对象 dataset = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_dataset") # 通过JobStep来定义一个训练节点,输入使用数据集,并将训练结果输出到OBS job_step = wf.steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练", # 标题信息,不填默认使用name algorithm=wf.BaseAlgorithm( code_dir="fake_code_dir", # 代码目录存储的路径 command="fake_command", # 执行的脚本命令 engine=wf.steps.JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url,格式为:组织名/镜像名称:版本号,不需要携带相应的 域名 地址;如果image_url需要设置为运行态可配置,则使用如下方式:image_url=wf.Placeholder(name="image_url", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, placeholder_format="swr", description="自定义镜像") parameters=[ wf.AlgorithmParameters( name="parameter_name", value=wf.Placeholder(name="parameter_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="fake_value",description="description_info") ) # 算法超参的值使用Placeholder对象来表示,支持int, bool, float, str四种类型 ] ), 自定义算法使用代码目录+脚本命令+自定义镜像的方式实现 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=dataset), # JobStep的输入在运行时配置;data字段也可使用wf.data.Dataset(dataset_name="fake_dataset_name", version_name="fake_version_name")表示 outputs=wf.steps.JobOutput(name="train_url", obs_config=wf.data.OBSOutputConfig(obs_path=storage.join("directory_path"))), # JobStep的输出 spec=wf.steps.JobSpec( resource=wf.steps.JobResource( flavor=wf.Placeholder(name="train_flavor", placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格") ) )# 训练资源规格信息 ) workflow = wf.Workflow( name="job-step-demo", desc="this is a demo workflow", steps=[job_step], storages=[storage] )
support.huaweicloud.com/workflow-modelarts/modelarts_workflow_0384.html
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