浦源内容平台-模型中心的Python SDK旨在为开发人员提供编程方式来管理和操作模型中心平台的功能,以便他们可以轻松地与模型中心进行交互和模型管理。通过Python SDK提供的推理接口,开发人员能够高效地调用不同的模型,实现模型应用的开发。通过Python SDK,开发人员可以通过编程方式执行以下任务:
使用模型管理平台的Python SDK,开发人员可以更轻松地管理机器学习模型,并提高开发人员的工作效率。
pip install openxlab
import openxlab
openxlab.login(ak=<Access Key>, sk=<Secrete Key>)
ak,sk可以从OpenXLab账号与安全->密钥管理
页面获取
模型初始化
from openxlab.model import init
init(path='/home/xlab-app-center')
创建模型仓库
from openxlab.model import create
create(model_repo='username/model_repo_name',private=True)
上传模型
from openxlab.model import upload
upload(model_repo='username/model_repo_name',
file_type='metafile',
source="/path/to/local/folder/metafile.yaml")
metafile.yaml修改
# A simple example of model metadata.
Collections: # Information about the algorithm.
- Name: algorithm name # Required. Example: the name of the algorithm, e.g Faster_RCNN.
License: apache-2.0 # Required. Example: apache-2.0.
Code:
URL: GitHub algorithm repository # Required. Links to GitHub algorithm repository code snippet.
Version: {
version}
Frameworks: {
frameworks}
Models: # A list of Model dicts.
- Name: 模型文件1的文件名 # Required. the name of the model.
Results: # A list of Result dicts. Result is a dict capturing the evaluation results of the model.
- Task: 任务名 # Required. Name of the task.
Dataset: 数据集名,没有就写none # Required. Name of the dataset.
Weights: 模型文件路径 # Required. link to download the pretrained weights
- Name: 模型文件2的文件名 # Required. the name of the model.
Results: # A list of Result dicts. Result is a dict capturing the evaluation results of the model.
- Task: 任务名 # Required. Name of the task.
Dataset: 数据集名,没有就写none # Required. Name of the dataset.
Weights: 模型文件路径 # Required. link to download the pretrained weights
有多少个模型文件就在末尾增加多少个
- Name: 模型文件名 # Required. the name of the model.
Results: # A list of Result dicts. Result is a dict capturing the evaluation results of the model.
- Task: 任务名 # Required. Name of the task.
Dataset: 数据集名,没有就写none # Required. Name of the dataset.
Weights: 模型文件路径 # Required. link to download the pretrained weights
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