导出¶
export_config¶
export_config {
}
batch_size: 导出模型的batch_size,默认是-1,即可以接收任意batch_size
exporter_type: 导出类型, best | final | latest | none,默认final
best 导出最好的模型
final 训练结束后导出
latest 导出最新的模型
none 不导出
dump_embedding_shape: 打印出embedding的shape,方便在EAS上部署分片大模型
best_exporter_metric: 当exporter_type为best的时候,确定最优导出模型的metric,注意该metric要在eval_config的metrics_set设置了才行
metric_bigger: 确定最优导出模型的metric是越大越好,还是越小越好,默认是越大越好
exports_to_keep: 当exporter_type为best或lastest时,保留n个最好或最新的模型,默认为1
export_config { exporter_type: "best" best_exporter_metric: "auc" exports_to_keep: 1 }
multi_placeholder: 使用一个placeholder还是多个placeholder。默认为true,即对每个特征使用单个placeholder
multi_value_fields: 针对tagFeature,指定一个字段集合,使得导出的placeholder可以接收二维数组,而不是训练时用的字符串类型,这样可以节省字符串拆分和类型转换的时间。
export_config { multi_value_fields { input_name: ["field1", "field2", "field3"] } }
placeholder_named_by_input: True时利用data_config.input_fields.input_name来命令每个placeholder,False时每个placeholder名字为”input_X”,”X”为data_config.input_fields的顺序。默认为False
导出命令¶
Local¶
python -m easy_rec.python.export --pipeline_config_path dwd_avazu_ctr_deepmodel.config --export_dir ./export
–pipeline_config_path: config文件路径
–model_dir: 如果指定了model_dir将会覆盖config里面的model_dir,一般在周期性调度的时候使用
–export_dir: 导出的目录
PAI¶
pai -name easy_rec_ext -project algo_public
-Dconfig=oss://easyrec/easy_rec_test/dwd_avazu_ctr_deepmodel_ext.config
-Dcmd=export
-Dexport_dir=oss://easyrec/easy_rec_test/export
-Dcluster='{"worker" : {"count":1, "cpu":1000, "memory":40000}}'
-Darn=acs:ram::xxx:role/ev-ext-test-oss
-Dbuckets=oss://easyrec/
-DossHost=oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com
-Dconfig: 同训练
-Dcmd: export 模型导出
-Dexport_dir: 导出的目录
-Dcheckpoint_path: 使用指定的checkpoint_path
-Darn: rolearn 注意这个的arn要替换成客户自己的。可以从dataworks的设置中查看arn。
-DossHost: ossHost地址
-Dbuckets: config所在的bucket和保存模型的bucket; 如果有多个bucket,逗号分割
如果是pai内部版,则不需要指定arn和ossHost, arn和ossHost放在-Dbuckets里面
-Dbuckets=oss://easyrec/?role_arn=acs:ram::xxx:role/ev-ext-test-oss&host=oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com