机器学习PAI中 模型文件 放到 实例 JpyterLab 在OSS 里缓存 需要的模型嘛
求助一下 大佬
目前我遇到的机器学习PAI具体问题是：
我用DSW 部署了SD ,用来制作图片.
我的DSW 实例 挂载了NAS 可以存储模型，我在5月份 通过代码，下载了我需要的 大模型，lora模型，以及controlNet 模型 到指定的文件夹里。
每次要使用就打开实例，就可以使用了。
新的问题是，最近两周 ，我要下载新的模型，huggingface 用同样的air2 的方式，他持续遇到网络问题，无法下载，重新部署也不行。（我本地的电脑，通过设置网络，可以正常下载模型到本地）
我在社区看到有说，可以先把模型 传到OSS 里，然后再用。
目前 DSW 实例 部署的时候 第一个 数据集 说要NAS ，
我通过社区的教程，把OSS 弄好了，我本地也可以上传文件进去。
但是目前还是做不到，把 需要的模型文件 ，放到 实例 JpyterLab 中，对应的文件里面。我可以 在OSS 里缓存 自己需要的模型嘛， 比如controlnet 、defroum。应该怎么操作。这个已经运行了，确实可以下。但是我的文件夹里已经有 
这个大模型了。chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors
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在机器学习PAI中，将模型文件放到实例的JupyterLab中并存储在OSS (Object Storage Service) 中进行缓存是一种常见的做法。这样可以方便地在JupyterLab中使用模型文件，并确保模型在不同的任务之间持久化保存。
当你需要在JupyterLab中使用模型时，可以按照以下步骤进行操作：
将模型文件上传到OSS中。你可以使用机器学习PAI提供的API或者图形界面将模型文件上传到OSS桶中。
在JupyterLab中设置正确的OSS路径，并加载模型文件。首先，确保你已经安装了OSS相关的Python库（例如
oss2），然后使用相应的代码来加载模型文件。
import oss2 # 设置OSS的访问凭证信息 access_key_id = 'your_access_key_id' access_key_secret = 'your_access_key_secret' endpoint = 'your_oss_endpoint' # 例如：http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com # 创建OSS的Bucket对象 bucket_name = 'your_bucket_name' bucket = oss2.Bucket(oss2.Auth(access_key_id, access_key_secret), endpoint, bucket_name) # 模型文件在OSS中的路径 model_path = 'oss://your_bucket_name/path/to/model.h5' # 从OSS中下载模型文件到本地 local_model_path = '/path/to/local_model.h5' bucket.get_object_to_file(model_path, local_model_path) # 使用本地的模型文件 model = tf.keras.models.load_model(local_model_path)在上述代码中，你需要根据实际情况设置正确的OSS访问凭证信息（Access Key ID、Access Key Secret和Endpoint），以及模型文件在OSS中的路径。然后使用
bucket.get_object_to_file()方法将模型文件下载到本地，并使用tf.keras.models.load_model()函数加载模型。2023-07-31 17:42:06赞同 展开评论 打赏 -
上次到oss后，在同region，如果要用nas，可以通过在线迁移服务，从oss到nashttps://mgw.console.aliyun.com/?spm=5176.28197733.0.0.6cd474fdfBigGI#/source?_k=x58vc9在线迁移服务 旧版 支持oss到nas（同region），此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”
2023-07-13 12:50:15赞同 展开评论 打赏
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