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在机器学习PAI上布置一个 pyrotch的模型 应该用什么方法好?

在机器学习PAI上布置一个 pyrotch的模型 应该用什么方法好?

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真的很搞笑 2024-01-04 09:46:01 64 0
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  • 在阿里云机器学习平台上布置一个PyTorch模型,可以使用两种主要方法:通过PAI Python SDK直接提交训练作业,或者使用PAI-Blade的SDK部署优化后的模型推理。

    如果您要选择PAI Python SDK,您需要先安装SDK,并配置好访问密钥(AccessKey),以及您的工作空间信息。接下来,您需要准备训练数据,这通常涉及到将数据上传到OSS(Object Storage Service)上。此外,您还需要编写或获取您的训练脚本,这个脚本将使用PyTorch来定义和训练您的模型。

    使用PAI Python SDK的过程中,您可以通过Estimator API来创建和管理训练作业。例如,您可以使用预置的PyTorch处理器来部署模型,或者如果您有自定义的推理服务代码,可以使用container_serving_spec方法来创建InferenceSpec,进而部署为在线推理服务。

    另一种方法是使用PAI-Blade的SDK来部署优化后的PyTorch模型。PAI-Blade提供了C++ SDK,您可以使用这个SDK来加载并部署已经过PAI-Blade优化的模型。优化后的模型必须依赖对应的SDK才能正常运行。在部署模型推理时,您无需修改原代码逻辑,只需要在编译时链接上PAI-Blade的SDK中的库文件。

    无论哪种方法,都建议您熟悉PAI平台的产品文档,以及PyTorch的官方文档,以确保训练和部署过程的顺利进行。对于具体的操作步骤和更详尽的信息,您可以参考阿里云官方的帮助文档和PAI-Blade的SDK文档。

    2024-01-06 11:46:06
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在机器学习PAI上布置一个PyTorch的模型,可以采用如下几种方法:

    1. 利用Web框架部署模型。如Flask或Django等,可以将模型封装成API以供其他应用程序调用。

    2. 将PyTorch模型转换为可部署的格式。例如使用TorchScript,或者通过torch.onnx.export导出ONNX文件,得到一个静态的模型文件。

    3. 使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型。这是由PAI提供的Python SDK,它提供了更易用的HighLevel API,支持用户在PAI完成模型的训练和部署。

    4. 通过直接操作权重和网络流图的方式进行模型搭建。这一些操作的可能性是基于我们有一套简单易用的网络搭建API。

    2024-01-04 17:30:05
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  • 如果你有模型,可以用 PAI 的EAS 服务部署, 具体操作可以看下用户手册
    https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/eas-model-serving ,此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”

    2024-01-04 11:53:01
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  • 在机器学习PAI(Platform AI)上布置PyTorch模型,你可以遵循以下步骤:
    1.安装和配置SDK:首先,确保你已经在PAI上安装了Python SDK。你可以按照PAI平台的文档或指南进行安装。
    2.准备PyTorch模型:将你的PyTorch模型转换为PAI可以识别的格式。通常,这意味着你需要将模型导出为ONNX格式,因为PAI支持ONNX作为模型格式。
    3.上传模型到PAI:将转换后的模型文件上传到PAI平台。你可以使用PAI提供的上传功能或使用SDK进行上传。
    4.创建训练任务:在PAI平台上创建一个新的训练任务,并选择你的PyTorch模型作为训练目标。根据你的需求配置训练任务的各种参数,例如训练数据、超参数等。
    5.配置训练环境:根据你的PyTorch模型和训练需求,配置适当的训练环境。这可能包括选择适当的计算资源、GPU或TPU等。
    6.开始训练:一旦你完成了上述步骤,你可以开始训练你的PyTorch模型。你可以监视训练过程的进度,并检查任何错误或警告。
    7.测试和评估模型:在训练完成后,使用PAI提供的工具测试和评估你的PyTorch模型。这包括使用验证数据集来检查模型的准确性、性能等。
    8.部署推理服务:如果你满意模型的性能,你可以在PAI上部署推理服务,以便在实际应用中使用该模型。PAI提供了推理服务的部署和管理功能。

    2024-01-04 11:26:49
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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