Großes Modellartefakt exportieren

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Modellartefakt aus einem Objektspeicher-Bucket in einen Data Science-Service-Bucket zu exportieren.

Hinweis

Sie können einen Export nur mit den APIs aus dem Java-SDK, der CLI und dem ADS-Python-SDK ausführen. Es ist nicht möglich, einen Export über die Konsole auszuführen.

Fügen Sie die erforderlichen Policys hinzu:

allow service datascience to manage object-family in compartment <compartment> where ALL {target.bucket.name='<bucket_name>'}
allow service objectstorage-<region> to manage object-family in compartment <compartment> where ALL {target.bucket.name='<bucket_name>'}

Laden Sie das Modellartefakt in einen Data Science-Service-Speicher-Bucket hoch.

Rufen Sie den Exportendpunkt auf. Nehmen Sie die erforderlichen Parameter auf, wie artifactSourceType, sourceBucket, sourceObjectName, namespace und sourceRegion.

Beispiel:

#sample code
import ads
from ads.model import DataScienceModel

ads.set_auth("resource_principal")

MODEL_DISPLAY_NAME = "my_large_model"
ARTIFACT_FILE_NAME = "my_large_model.zip"
OCI_BUCKET = "oci://bucket@namespace/prefix/my_large_model.zip"

model = (DataScienceModel()
         .with_display_name(MODEL_DISPLAY_NAME)
         .with_artifact(ARTIFACT_FILE_NAME)
         .create(
            bucket_uri=OCI_BUCKET,
            overwrite_existing_artifact=True, # Overwrite target bucket artifact if exists.
            remove_existing_artifact=True # Wether artifacts uploaded to object storage bucket need to be removed or not.
         )
        )

Wichtig

Wenn bucket_uri angegeben ist, muss auch region angegeben werden, um Fehler beim Herunterladen von Dateien zu vermeiden, die größer als 2 GB sind.

Für die Exportaktion wird eine Anforderung erstellt. Sie können den Status der Arbeitsanforderung zum Hochladen des Modellartefakts in den Data Science-Service-Bucket auf der Registerkarte Arbeitsanforderungen prüfen.

Oracle Cloud Infrastructure - Dokumentation

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