基于OCI的模型运行与优化指南
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发布时间: 2025-08-30 00:07:36 阅读量: 4 订阅数: 5 AIGC 
### 基于OCI的模型运行与优化指南
#### 1. OCI配置与策略创建
- **创建策略**：
1. 打开OCI菜单，点击“Identity & Security” > “Create Policy”。
2. 第一个策略命名为“ai - engineer - staffing”，在“Compartment”中从下拉菜单选择“BTA - staffings”。
3. 切换开关隐藏策略构建器，显示手动编辑器，将以下代码粘贴到“ai - engineer - staffing”的策略构建器框中：
```
Allow group ai - engineer - staffing to read buckets in compartment BTA - staffings
Allow group ai - engineer - staffing to manage objects in compartment BTA - staffings where target.bucket.name='ai - engineer - staffing - bucket'
```
4. 点击“Create”创建策略声明。
5. 对“mlops - engineer - staffing”和“stakeholder - staffing”重复上述步骤，分别使用以下代码：
```
# mlops - engineer - staffing策略
Allow group mlops - engineer - staffing to read buckets in compartment BTA - staffings
Allow group mlops - engineer - staffing to manage objects in compartment BTA - staffings where target.bucket.name='mlops - engineer - staffing - bucket'
# stakeholder - staffing策略
Allow group stakeholder - staffing to read buckets in compartment BTA - staffings
Allow group stakeholder - staffing to manage objects in compartment BTA - staffings where target.bucket.name='stakeholder - staffing - bucket'
```
完成后，“BTA - staffings” 分区内应包含AI工程师、MLOps工程师和利益相关者的策略。
- **生成密钥**：
1. 登录OCI后，点击屏幕右上角的个人资料图标。
2. 从个人资料菜单中选择“User Settings”打开用户详情页面。
3. 在用户详情页面中，滚动到页面底部。
4. 点击左侧资源菜单中的“Customer Secret Keys”，然后点击“Generate Secret Key”。
5. 为密钥指定一个名称（例如“ocisecretkey”），然后点击“Generate Secret Key”。
6. 复制并将密钥保存到安全的地方，因为它不会再次显示。该OCI密钥将在配置模型的存储桶访问时用作“aws_secret_access_key”变量的值。
同时，还需要为“aws_secret_access_key_id”变量提供值，它是OCI上每个存储桶信息屏幕中的OCID。存储桶的OCID可以随时复制，而OCI密钥仅在生成时显示一次，必须当时保存到安全的文本文件中。如果密钥丢失，需要重新生成。
#### 2. 模型探索与环境搭建
- **模型下载**：从项目目录中克隆Traffic Signs Detection模型的仓库：
```bash
$ git clone https://github.com/kilroyblockchain/bta - aimodel.git
```
克隆完成后，查看“README.md”文件以获取安装步骤的更新信息。模型可以在本地服务器或云端运行，云端存储桶是存储AI训练日志和工件的常用工具。
- **模型文件夹结构**：
| 文件夹名称 | 描述 |
| ---- | ---- |
| data | 包含“MNIST”文件夹，其中“raw”文件夹包含训练和测试用的图像文件，“processed”文件夹包含PyTorch库生成的机器学习模型文件“training.pt”和“test.pt” |
| finallogfile | 包含每个模型版本的文件夹，每个文件夹中有JSON格式的日志文件 |
| formattedjson | 用于存储JSON格式的日志输出，包含每个模型版本的文件夹，每个版本文件夹下有“train_log”、“test_log”和“metrics”文件夹 |
| model | 包含每个模型版本的文件夹，每个文件夹中有pickle文件（扩展名为“pkl”） |
| tb_logs | 包含“my_model_tensorboard”文件夹，其中有对应模型版本的文件夹，每个版本文件夹中有“hparams.yaml”文件记录超参数信息，还有检查点文件夹 |
| zipdatasets | 包含“train_datasets.zip”和“test_datasets.zip”两个ZIP文件，分别包含训练和测试图像 |
根文件夹中的“MINST_AI_MODEL.ipynb”文件用于打开Jupyter Notebook，在其中修改和测试模型代码；“Readme.md”文件包含代码的最新更新信息，建议在继续操作前查看。
- **安装Python和PyTorch**：
1. 安装Anaconda：根据自己的操作系统，按照Anaconda网站上的说明进行安装。首次启动Anaconda Navigator时，按照提示更新到最新版本。
2. 安装PyTorch：如果已经安装
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`fore
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