自定义模型

Octopus平台支持您上传符合平台规范的自定义模型用于训练开发。目前Octopus训练服务支持的AI引擎框架为Tensorflow和PyTorch，支持的Python版本为3.6。上传自定义模型文件前需将文件进行压缩，本地直接上传。若文件过大，可通过OBS上传至Octopus平台。此外，您还可创建空模型，用以存放训练任务输出。

说明： 上传自定义模型需包含以下内容：

• 模型文件；
• 推理脚本，推理脚本命名为：customer_auto_label.py；
• 推理脚本所需依赖库。

添加自定义模型

1. 单击“训练服务>模型管理>创建模型”

2. 填写基本信息

   

   • 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符；
   • 描述：简要描述模型，不包含“@#$%^&*<>\”，不得超过255个字符。

3. 选择标注

   从下拉列表中选择标注

   

4. 选择AI引擎和样本类型

   在AI引擎部分，从下拉列表中选择AI引擎和样本类型。

   

   • AI引擎：系统默认引擎和用户自定义两种类型。系统默认支持的引擎框架为Tensorflow和PyTorch，支持的Python版本为3.6；
   • 样本类型：图片和3D点云。

5. 上传文件

   在模型文件部分，选择文件上传的方式，填写版本名称。

   

   表 1 模型文件相关参数说明

   文件类型	上传方式	填写版本名称
   本地文件	压缩包形式上传	是
   空模型	无需上传	否

   • 本地上传，需要您先准备好模型包，具体要求请参见模型文件说明；
   • 可将使用算法在线训练生成的模型归档到空模型。

6. 输入版本名称

   模型版本名称包含中英文、数字、“_”“-”、“.”，不得超过64个字符。

7. 单击“创建”，页面提示“模型新建成功”。

8. 查看模型详情

   单击模型名称，进入该模型的详情页面，分为模型详情和版本历史两部分内容。

   • 模型详情：模型的详细信息，如模型名称、模型类型、AI引擎、可用版本数量、标注、样本类型等信息；

     

   • 历史版本：展示该模型所有可用版本的信息，如版本ID、版本名称、版本状态、打包状态和创建时间等信息，您可以删除不需要的版本，支持您打包所需版本。

     

添加版本

Octopus支持您对已有的训练模型进行版本更新，步骤如下：

1. 在需要添加版本的模型后“操作”栏单击“添加版本”。

2. 输入版本名称

   模型版本名称包含中英文、数字、“_”“-”、“.”，不得超过64个字符。

3. 上传本地模型文件

   将本地模型文件夹拖入框内或单击选择本地模型文件夹

   

4. 单击“上传模型”，页面提示“模型文件已加入上传队列中，等待上传”。右上方显示该版本模型文件实时上传进度，便于您查看。

   

   注意： 上传中刷新浏览器会导致文件上传异常，请谨慎操作！

模型下载

模型版本创建成功后，Octopus支持您将模型文件压缩为.zip的压缩包，保存并下载到本地。具体操作步骤可参考如下：

1. 单击“训练服务>模型管理”，选择具体的用户自定义模型名称，查看详情页。

2. 在“历史版本”中，找到想要下载打包的版本后，单击操作栏“打包”，提示“模型版本打包中”。

3. 待模型打包成功后，单击操作栏“下载”，即可将模型下载到本地。

4. 上传文件

   处于“初始化”状态的模型版本，可单击版本名称后“操作”一栏内的“更多>上传文件”，选择本地文件上传。

5. 删除版本

   单击版本名称后“操作”一栏内的“更多>删除”，删除该版本。版本删除后无法恢复，请谨慎操作。

   注意： 若该模型只包含一个版本，删除该版本将同步删除模型，且删除后不可恢复，请谨慎操作。

   

删除自定义模型

在需要删除的模型后单击“删除”，提示“删除后无法恢复，请谨慎操作”，单击“确认”。模型内包含的所有版本将同步删除，且删除后不可恢复，请谨慎操作。

查询自定义模型

您可根据模型名称或AI引擎进行过滤，在搜索框内输入查询内容 ，单击搜索，进行查询。