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ModelScope中,我用odps udf部署模型后,怎么导出来完整的emb内容啊?

ModelScope中,我用odps udf部署模型后,怎么导出来完整的emb内容啊,不是 省略号...的a678c61e689db65e1549eacc22ca73c0.png

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多麻辣哦 2023-10-18 20:27:23 104 0
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  • 在ModelScope中,使用odps udf部署模型后,可以通过以下步骤导出完整的emb内容:

    1. 首先,确保你已经安装了pyodps库,如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
    pip install pyodps
    
    1. 然后,使用以下代码连接到你的ODPS服务:
    from odps import connect, DataFrame
    
    # 替换为你的ODPS服务的URL、用户名和密码
    url = 'http://your_odps_service_url'
    username = 'your_username'
    password = 'your_password'
    project = 'your_project'
    table = 'your_table'
    
    # 创建连接并获取DataFrame对象
    client = connect(url, username=username, password=password)
    df = DataFrame(project, table)
    
    1. 接下来,编写一个UDF函数来提取模型的emb内容。这里假设你的模型是一个名为extract_emb的Python函数,它接受一个输入参数input_data,并返回一个包含完整emb内容的列表。你可以根据实际情况修改这个函数。
    def extract_emb(input_data):
        # 在这里实现你的模型逻辑,提取完整的emb内容
        pass
    
    1. 将UDF函数注册到ODPS中:
    udf_name = 'extract_emb'  # UDF函数的名称
    udf = extract_emb  # UDF函数本身
    client.create_udf(udf_name, udf)  # 将UDF函数注册到ODPS中
    
    1. 最后,使用map_reduce方法对数据进行处理,并将结果保存到新的表中:
    output_table = 'output_table'  # 输出表的名称
    mapper = 'mapper.py'  # 映射器脚本的文件名,包含处理数据的代码
    reducer = 'reducer.py'  # 归约器脚本的文件名,包含合并结果的代码
    job_conf = 'job.conf'  # MapReduce作业的配置文件名,包含作业的相关设置
    
    client.run_job(mapper, reducer, job_conf, output_table)  # 运行MapReduce作业,将结果保存到输出表中
    

    现在,你可以在输出表中查看完整的emb内容了。

    2023-10-19 14:04:08
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