AI开发平台MODELARTS-创建算法:输入输出管道设置

时间:2024-05-23 15:15:11

输入输出管道设置

训练过程中,基于预置框架的算法需要从OBS桶或者数据集中获取数据进行模型训练,训练产生的输出结果也需要存储至OBS桶中。用户的算法代码中需解析输入输出参数实现ModelArts后台与OBS的数据交互,用户可以参考开发自定义脚本完成适配ModelArts训练的代码开发。

创建基于预置框架的算法时,用户需要配置算法代码中定义的输入输出参数。

  • 输入配置
    表2 输入配置

    参数

    参数说明

    参数名称

    根据实际代码中的输入数据参数定义此处的名称。此处设置的代码路径参数必须与算法代码中解析的训练输入数据参数保持一致,否则您的算法代码无法获取正确的输入数据。

    例如,算法代码中使用argparse解析的data_url作为输入数据的参数,那么创建算法时就需要配置输入数据的参数名称为“data_url”

    描述

    输入参数的说明,用户可以自定义描述。

    获取方式

    输入参数的获取方式,默认使用“超参”,也可以选择“环境变量”

    输入约束

    开启后,用户可以根据实际情况限制数据输入来源。输入来源可以选择“数据存储位置”或者“ModelArts数据集”

    如果用户选择数据来源为ModelArts数据集,还可以约束以下三种:

    • 标注类型。数据类型请参考标注数据
    • 数据格式。可选“Default”“CarbonData”,支持多选。其中“Default”代表Manifest格式。
    • 数据切分。仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。

      可选“仅支持切分的数据集”“仅支持未切分数据集”“无限制”。数据切分详细内容可参考发布数据版本

    添加

    用户可以根据实际算法添加多个输入数据来源。

  • 输出配置
    表3 输出配置

    参数

    参数说明

    参数名称

    根据实际代码中的训练输出参数定义此处的名称。此处设置的代码路径参数必须与算法代码中解析的训练输出参数保持一致,否则您的算法代码无法获取正确的输出路径。

    例如,算法代码中使用argparse解析的train_url作为训练输出数据的参数,那么创建算法时就需要配置输出数据的参数名称为“train_url”

    描述

    输出参数的说明,用户可以自定义描述。

    获取方式

    输出参数的获取方式,默认使用“超参”,也可以选择“环境变量”

    添加

    用户可以根据实际算法添加多个输出数据路径。

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