OpenBayes服务工具
openbayestool的Python项目详细描述
openbayestool
该工具用于 OpenBayes 下参数、指标的记录。
快速开始
该类库将会把模型执行过程中的 parameters 和 metrics 提交到 openbayes-server 方便记录每次模型的结果。
fromopenbayestoolimportlog_param,log_metric# 记录参数 `learning_rate=0.01`log_param('learning_rate',0.01)# 同一参数将会记录最后一个请求的结果 `foo=3`log_param('foo',1)log_param('foo',2)log_param('foo',3)# 记录模型的运行结果 `precision=0.77`log_metric('precision',0.77)# 同一个结果 precision 多次记录会追加结果，即结果为 [0.79, 0.82, 0.86]log_metric('precision',0.79)log_metric('precision',0.82)log_metric('precision',0.86)
安装
注意 在 OpenBayes 内无需安装，默认已经引入了该依赖。
pip install -U openbayestool
使用
注意 在 openbayes 所提交的任务会自动设置 API 访问 token 和 要记录的容器的 url 无需用户知晓。
设置要记录的容器的 url
可以通过环境变量配置：JOB_UPDATE_URL=<job-url>，也可以在程序中采用 api 配置：
fromopenbayestoolimportset_callback_url,get_callback_urlset_callback_url('<job-url>')# set the job-urlget_callback_url()# return the job-url
设置访问 API 的 token
可以通过环境变量 JOB_ACCESS_TOKEN=<job-token> 配置，也可以在程序中采用 api 配置：
fromopenbayestoolimportset_access_token,get_access_tokenset_access_token('<job-token>')# set the job-tokenget_access_token()# return the job-token
通过 api 记录 parameters 和 metrics
fromopenbayestoolimportlog_param,log_metric# 记录参数 `learning_rate=0.01`log_param('learning_rate',0.01)# 同一参数将会记录最后一个请求的结果 `foo=3`log_param('foo',1)log_param('foo',2)log_param('foo',3)# 记录模型的运行结果 `precision=0.77`log_metric('precision',0.77)# 同一个结果 precision 多次记录会追加结果，即结果为 [0.79, 0.82, 0.86]log_metric('precision',0.79)log_metric('precision',0.82)log_metric('precision',0.86)
查看记录结果
在 openbayes 的容器页面会展现以上的记录结果并作为自动建模确认下一步参数的依据。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
