安装OSS Connector for AIML
2025-04-21 17:17
当您需要在PyTorch训练任务中高效地访问和存储OSS中的数据集时，您可以安装OSS Connector for AI/ML。 说明
当您需要在PyTorch训练任务中高效地访问和存储OSS中的数据集时，您可以安装OSS Connector for AI/ML。 说明
为了确保访问OSS的请求来自合法的用户或应用程序，并正确初始化OSS Connector for AI/ML，您需要进行相应的配置。 前提条件 已安装OSS Connector。具体操作，请参见安装OSS Connector for AI/ML。
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 fo
OssIterableDataset类型的Dataset适用于内存有限或数据量巨大的场景，主要适用于顺序处理且对随机访问和并行处理要求不高的场景。本文为您介绍如何通过OssIterableDataset构建Dataset。 前提条件 已安装并配置OSS Connector for AI/ML。具体操
本文为您介绍如何使用OssCheckpoint直接从OSS中读写检查点（模型训练过程中保存的特定时间点的模型状态）。 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
本文为您介绍OSS Connector for AI/ML中的数据类型。 数据类型 说明 <
在进行大规模机器学习或深度学习项目时，数据的高效加载与处理是提升整体训练效率的关键因素之一。本文通过对比分析在使用OSS内网域名与启用OSS加速器的情况下，不同数据集构建方法（OssIterableDataset、OssMapDataset、结合Ossfs和ImageFolder）的性能差异，旨在为
本文将为您介绍如何通过Docker构建含有OSS Connector for AI/ML环境的镜像。 前提条件 已安装Docker。 已创建访问凭证配置文件和OSS Connector配置文件。具体操作，请参见