OssMapDataset类型的Dataset适用于内存充足、数据量不大需要频繁进行随机访问和并行处理的场景,本文为您介绍如何通过OssMapDataset构建Dataset。 前提条件 已安装并配置OSS Connector for AI/ML。具体操作,请参见安装OSS Connector for AI/ML和配置OSS Connector for AI/ML。 构建Dataset 构建方式 在使用OssMapDataset构...
在使用OssIterableDataset构建Dataset时,有三种构建方式: OSS_URI前缀:适用于OSS存储路径具有统一规律的场景。 OSS_URI的列表:适用于OSS存储路径位置明确但分散的场景。 清单文件:可以减少OSS list object开销,适用于数据集文件数量大(如千万级)且有重复加载数据集需求,以及已开通数据索引OSS功能的Bucket。 通过OSS_URI...
智能媒体管理中，删除 OSS（对象存储服务）上的文件会影响到数据集（DataSet）的元信息（Meta）和 URI（...
使用OssIterableDataset构建适用于流式顺序访问的可迭代式数据集。具体操作,请参见使用OSS中的数据构建适用于流式顺序读取的迭代式数据集。 使用OssCheckpoint存储和访问检查点。具体操作,请参见在OSS中存储和访问检查点。 说明 OssMapDataset、OssIterableDataset、OssCheckpoint中的数据具有相同的类型,如需了解支持的属性...
03 JindoRuntime:内核基于 JindoFS,是支撑 Dataset 数据管理和缓存的执行引擎高效实现。 二、Fluid JindoRuntime ➢BackGround 云原生环境中使用 JindoFS 缓存加速引擎并进行缓存数据集编排和应用编排。 ➢Why Fluid JindoRuntime 1、数据集和加速引擎生命周期管理 2、数据集智能部署和使用 3、数据集可观测和水平扩...
通過自訂DataSet,在PyTorch中使用DataLoader API多進程並行讀取資料,樣本如下。 import io import oss2 import PIL import torch class OSSDataset(torch.utils.data.dataset.Dataset): def __init__(self, endpoint, bucket, auth, index_file): self._bucket = oss2.Bucket(auth, endpoint, bucket) self._...
在 Dataset 上面,我们通过定义 Runtime 这样一个执行引擎来实现数据集安全性,版本管理和数据加速等能力,Runtime 定义了一系列生命周期的接口,可以通过实现这些接口来支持数据集的管理和加速,目前 Fluid 中支持的 Runtime 有 AlluxioRuntime 和 JindoRuntime 两种。Fluid 的目标是为 AI 与大数据云原生应用提供一层...
key=XXXsecret=XXXbucketname=XXXdataset=tablib.Dataset()header=('title','url')dataset.headers=...
docs Rename LasDataset to LASDataset for consistency Jun 25, 2024 src Rename LasDataset to LASDataset for consistency Jun 25, 2024 test Rename LasDataset to LASDataset for consistency Jun 25, 2024 .gitignore Initial commit Apr 5, 2024 CODE_OF_CONDUCT.md Add template files in May 23, 2024...
创建Dataset 同样选择Amazon S3 格式选择Binary(二进制)文件 在File Path输入相应Bucket和path后点击Browse,应该能看到相应内容。 如果此处报错,则需要重新编辑Connection, 重新输入同第5步内容后确保测试成功。(可能需要重新输入Access Key Secret) 此处非常重要,这是阿里OSS特别的步骤。