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PAI-dsw,如何链接dataworks的数据,做模型？

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真的很搞笑 2024-03-26 15:16:15 85 版权

阿里云 AI 助理回答

要将PAI-DSW与DataWorks的数据连接并用于模型开发，您可以按照以下步骤操作。这些步骤涵盖了从数据准备到模型训练的完整流程，并确保您能够高效地利用DataWorks中的数据进行AI建模。

1. 数据准备：在DataWorks中预处理数据

在DataWorks中完成数据的存储和预处理是整个流程的第一步。以下是具体操作：

创建表并导入数据
在DataWorks中创建表结构，并将原始数据导入到表中。这一步可以通过DataWorks的可视化界面完成，也可以通过SQL脚本实现。
数据预处理
使用DataWorks的通用数据开发功能对数据进行清洗、转换和特征工程等操作。例如，您可以使用SQL或PyODPS脚本完成数据的过滤、聚合和格式化。
配置调度任务（可选）
如果需要周期性更新数据，可以在DataWorks中配置调度任务。通过设置调度参数和时间属性，确保数据能够按时更新并保持最新状态。

2. 配置PAI-DSW实例

在完成数据准备后，需要配置PAI-DSW实例以访问DataWorks中的数据。

创建DSW实例
登录PAI控制台，选择目标地域并创建工作空间。然后进入模型开发与训练 > 交互式建模（DSW）页面，单击新建实例。
- 资源规格：根据模型需求选择合适的GPU或CPU资源。推荐使用V100（16GB）或更高显存的GPU。
- 镜像选择：选择适合的官方镜像或自定义镜像。例如，pytorch-develop:1.12-gpu-py39-cu113-ubuntu20.04是一个常用的PyTorch镜像。
- 挂载数据集：在创建实例时，添加已注册的数据集或OSS路径，确保DSW实例能够访问DataWorks中的数据。
授权访问权限
确保DSW实例具有访问DataWorks数据的权限。如果使用RAM用户操作，需要为RAM用户授予AliyunOSSFullAccess权限，并确保PAI服务账号已关联AliyunPAIDSWDefaultRole角色。

3. 在DSW中读取DataWorks数据

完成实例配置后，您可以在DSW中直接读取DataWorks中的数据。

通过MaxCompute表读取数据
如果数据存储在MaxCompute中，可以通过以下方式读取：

在DSW实例中安装MaxCompute SDK：
```
pip install pyodps
```

使用Python代码读取MaxCompute表数据：

from odps import ODPS

# 初始化ODPS客户端
odps = ODPS('<your-access-id>', '<your-access-key>', '<your-project>', endpoint='<your-endpoint>')

# 查询数据
sql = "SELECT * FROM your_table_name LIMIT 100"
with odps.execute_sql(sql).open_reader() as reader:
 for record in reader:
     print(record)

通过OSS读取数据
如果数据存储在OSS中，可以通过以下方式读取：

在DSW实例中安装OSS SDK：
```
pip install oss2
```

使用Python代码读取OSS文件：

import oss2

# 初始化OSS客户端
auth = oss2.Auth('<your-access-id>', '<your-access-key>')
bucket = oss2.Bucket(auth, 'http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', '<your-bucket-name>')

# 下载文件
bucket.get_object_to_file('<your-object-key>', '<local-file-path>')

4. 模型开发与训练

在DSW中完成数据读取后，可以开始模型开发与训练。

启动Notebook环境
在DSW实例中打开Notebook环境，选择Python内核并加载数据。例如，使用Pandas加载数据：
```
import pandas as pd

# 加载本地数据
data = pd.read_csv('<your-data-path>')
print(data.head())
```

模型训练
根据您的需求选择合适的算法框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行模型训练。例如，使用PyTorch训练一个简单的神经网络：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
   def __init__(self):
       super(SimpleModel, self).__init__()
       self.fc = nn.Linear(10, 1)

   def forward(self, x):
       return self.fc(x)

model = SimpleModel()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
   inputs = torch.randn(32, 10)
   labels = torch.randn(32, 1)
   outputs = model(inputs)
   loss = criterion(outputs, labels)
   optimizer.zero_grad()
   loss.backward()
   optimizer.step()
   print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")