An easy to start Intelligent Workshop Algorithm Framework
Project description
智能工场算法框架(Intelligent Workshop Algorithm Framework)
欢迎使用用友AI工作坊脚手架,该脚手架提供了本地开发、调试、打包等基本功能,供开发者在本地开发调试。
环境要求
脚手架依赖 python >= 3.6,使用 pip进行包管理。开发者在本地调试时,需保证安装配置了正确的 python 环境。
脚手架使用
环境准备
-
安装框架
pip install intelliw -i https://pypi.python.org/simple/ -U
-
初始化算法文件 生成算法文件框架,参数
name
为算法名称,默认值example
, 参数output_path
为生成算法文件的位置,默认当前文件下。intelliw init --name test --output_path=/root/workspace/test/ // 初始化之后生成以下结构 ├── algorithm.py 算法入口文件 ├── algorithm.yaml 算法描述文件 ├── README.md 项目描述文件 ├── debug_controller.py 本地开发测试文件 ├── requirements.txt python 依赖包 └── docs 算法框架使用说明 ├── README.md 框架使用说明 └── instructions.md 算法文件说明
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说明文档 请参考 使用说明(docs/instructions.md)
- algorithm.py 说明文档 - algorithm.yaml 说明文档
注: 以下功能使用框架包必须指定算法文件位置(--path/-p)
算法导入
intelliw import_alg --path ${algo_path}
模型导入
intelliw import_model --path ${algo_path}
训练
本地训练时,训练数据只支持读取本地的 csv 文件,使用 --csv
参数指定文件路径。训练集与验证集的划分比例使用 --train_ratio
指定,默认是 0.7, 即训练集占 0.7,验证集占 0.3。以读取
/data/export.csv
文件为例,给出训练命令如下:
intelliw train --path ${algo_path} --csv /data/export.csv --train_ratio 0.5
推理
本地推理时,算法框架会启动 HTTP 服务器处理推理请求,监听的端口可以使用
--port
指定,默认是 8888
。以下示例会启动推理服务,并监听 8000
端口。
intelliw infer --port 8000 --path ${algo_path}
推理服务启动后,可以调用推理接口,进行推理。推理接口是一个 POST json
接口,监听路径是 /predict
,用户的请求需要封装在 data
字段中。
以下给出使用 curl
进行请求的示例命令,假设服务监听的是 8000
端口,需要传递的数据是 [1.2, 2, true, "user"]
。
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"data":[1.2, 2, true, "user"]}' http://localhost:8000/predict
打包
本地调试无误后,可使用脚本进行打包,生成的算法包/模型包路径可以使用
--output_path
参数指定,若不指定,默认会生成到 target
目录下。
生成算法包:
intelliw package_iwa --path ${algo_path} --output_path xxxx
生成模型包:
intelliw package_iwm --path ${algo_path} --output_path xxxx
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- Size: 186.1 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.8.18
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | a777d3ce44ab6dec144d47c409bff2c119bc3d7bd1491f15296eae00b16ec86c |
|
MD5 | c64bbfde7a38566fab8daff1bea4d60c |
|
BLAKE2b-256 | 0f63c5b5a2cdfbee8f9abc23bb01e4e16cb60590700f61eacf1b31344331cac9 |