A test packages for openi_test pypi
Project description
OpenI PyPi
PYPI package for 启智AI协作平台。
使用说明安装
- 启智平台提供的Python工具包,使用户能在本地上传数据集。
- 用户可以获取镜像内存放代码,数据集,模型,输出结果的路径
- 可以使用公共函数实现数据集的拷贝,模型的上传等
- 使用说明:
- 使用前请在平台个人设置中获取token:点击跳转token获取界面
- 当前版本为了解决用户上传数据集的需求,建议在本地使用。后续版本将适配代码仓配置、隐藏token及云脑任务。
安装
适配python3.6及以上版本
pip install -U openi-test
本地上传数据集示例
dataset.upload_file(file, username, repository, token, cluster = "NPU")
上传本地单个文件到启智平台数据集,支持断点续传
file
str, 必填:文件路径(包含文件名,支持linux与mac路径,也支持windows文件路径如d:\xxx)username
str, 必填:上传数据集所属项目owner用户名,可以是用户或组织repository
str, 必填:数据集所属项目路径,此为仓库地址中的名字,更改过名称的项目需填写仓库地址中的路径token
str, 必填:用户启智上获取的令牌token,并对该数据集有权限cluster
str, 选填, 默认"NPU":可填入GPU或NPU,上传至不同的存储集群
from openi.dataset import upload_file
upload_file(
file = "", # 必填,文件路径(包含文件名)
username = "", # 必填,数据集所属项目用户名
repository = "", # 必填,数据集所属项目名
token = "", #必填,用户启智上获取的令牌token,并对该项目数据集有权限
cluster = "", # 选填,可填入GPU或NPU,不填写后台默认为NPU
app_url = "" #选填, 默认为平台地址,用户不用填写,开发测试用
file = "",
username = "",
repository = "",
token = "",
cluster = ""
)
界面如下:
GPU,GCU资源获取路径函数及示例:
#公共函数
from openi.path import (
get_code_path,
get_data_path,
get_pretrain_model_path,
get_output_path,
push_output_to_openi,
)
#使用方法:
code_path = get_code_path()
data_path = get_data_path()
pretrain_model_path = get_pretrain_model_path()
output_path = get_output_path()
push_output_to_openi = push_output_to_openi()
NPU资源使用公共函数及示例
#公共函数
from openi.cloudbrain import (
openi_multidataset_to_env 启智集群任务将数据集拷贝到训练镜像
c2net_multidataset_to_env 智算集群任务将数据集拷贝到训练镜像
pretrain_to_env 将预训练模型文件拷贝到训练镜像
env_to_openi 将训练镜像的输出结果拷贝回启智平台
obs_copy_file 通过mox拷贝文件
obs_copy_folder 通过mox拷贝文件夹
)
#使用方法:
openi_multidataset_to_env(args.multi_data_url, data_dir)
c2net_multidataset_to_env(args.multi_data_url, data_dir)
pretrain_to_env(args.pretrain_url, pretrain_dir)
env_to_openi(train_dir,args.train_url)
obs_copy_file(obs_path_file,local_path_file)
obs_copy_folder(obs_path,local_path)
test
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openitesthi-0.1.6.tar.gz
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- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.8.5
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 5060850fd2810d793b29fb59c9f141c8a0f7b9ae93bdfba195c2cd0c98d28bef |
|
MD5 | a23ac4336789c84e81f86cbf7a711b0c |
|
BLAKE2b-256 | 22dea776c62cbdea9c869c3576e001e3a66a265f498c06ff3ab4d79cdfd9cf6a |