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petrel-oss-python-sdk2

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YAML Metadata Warning: empty or missing yaml metadata in repo card (https://huggingface.co/docs/hub/model-cards#model-card-metadata)

Petrel OSS SDK 2.0

注意：该版本SDK需要python3.6环境

若之前安装过旧版本，请先运行

$ pip uninstall pycephs3client
$ rm -rf ~/.local/lib/python3.6/site-packages/petrel_client

建议在安装之前先升级 pip 

source /mnt/lustre/share/platform/env/<pat... or pt...> # 请根据实际情况确定是否需要 source
python3 -m pip install --upgrade pip # 请根据实际情况确定是否需要 `sudo` 或添加 `--user` 参数

训练集群环境上安装 

$ source /mnt/lustre/share/platform/env/<pat... or pt...>
$ python setup.py sdist
$ pip install --user dist/*

通过修改 PYTHONPATH 安装 

$ source /mnt/lustre/share/platform/env/<pat... or pt...>

# 安装SDK依赖
$ python setup.py egg_info
$ pip install -r *.egg-info/requires.txt

# 将SDK编译到 ./build 目录
$ python setup.py build

# 修改 PYTHONPATH 环境变量
$ export PYTHONPATH=<path_to_sdk>/build/lib:$PYTHONPATH

venv环境上安装 

$ python3 -m venv your_venv_name # 若已创建venv环境则无需执行
$ source your_venv_name/bin/active
$ python setup.py sdist
$ pip install dist/*

系统环境上安装 

$ python3 setup.py sdist
$ python3 -m pip install dist/* # 请根据实际情况确定是否需要 `sudo` 或添加 `--user` 参数

使用

SDK 提供 get 和 put 接口，使用方式为

data = client.get(url)                      # 默认情况由配置文件决定是否使用 MC
data = client.get(url, no_cache=True)       # 本次 get 直接从 ceph 读取
data = client.get(url, update_cache=True)   # 本次 get 直接从 ceph 读取，并将数据缓存至 MC

client.put(url, data)                       # 默认 put 不会更新 MC
client.put(url, data, update_cache=True)    # 本次 put 将数据存入 ceph 之后并更新 MC

注意：若配置文件中没有启用 MC ，则 no_cache 和 update_cache 参数将被忽略

以下为使用 SDK 读取图片、进行图片处理后并保存图片的简单例子

import cv2
import numpy as np
from os.path import splitext
from petrel_client.client import Client

conf_path = '~/petreloss.conf'
client = Client(conf_path) # 若不指定 conf_path ，则从 '~/petreloss.conf' 读取配置文件
img_url = 's3://bucket1/image.jpeg'
img_gray_url = 's3://bucket1/image_gray.jpeg'
img_ext = splitext(img_gray_url)[-1]

# 图片读取
img_bytes = client.get(img_url)
assert(img_bytes is not None)
img_mem_view = memoryview(img_bytes)
img_array = np.frombuffer(img_mem_view, np.uint8)
img = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_COLOR)

# 图片处理
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图片存储
success, img_gray_array = cv2.imencode(img_ext, img_gray)
assert(success)
img_gray_bytes = img_gray_array.tostring()
client.put(img_gray_url, img_gray_bytes)

配置文件请参考 petreloss.conf

请注意：配置文件中 `key = value` 的 key 前面不能有空格，否则该行视为上一行配置项 value 的一部分

使用样例请参考 multi_cluster_test.py

Tensor 和 Json 数据保存与读取

使用样例 tensor_json_test.py

数据过大无法上传，则需要分片上传

使用样例 multipart_test.py

创建 Bucket 

client.create_bucket('s3://mybucket')

顺序的读取某个前缀的数据 

cluster = 'cluster1'
files = client.get_file_iterator('cluster1:s3://lili1.test2/test3')
for p, k in files
    key = '{0}:s3://{1}'.format(cluster, p)
    data = client.get(key)

使用 anonymous 账户访问数据

若在配置文件中不设置 access_key 和 secret_key，将以 anonymous 账户访问数据。

McKeySizeExceed 错误

默认情况下，MC 所支持 key 的最大长度为250个字节。如果路径过长，将会出现 McKeySizeExceed 错误。 此时需要用户定义 key 的转换规则来避免该错误。

注意：中文字符对应多个字节。

例如：

def trim_key(key):
    if isinstance(key, str):
        key = key.encode('utf-8')
    else:
        assert isinstance(key, bytes)

    return key[-249:]

client = Client('~/petreloss.conf', mc_key_cb=trim_key)

此外，可使用内置函数 md5、sha256 等，例如：

client = Client('~/petreloss.conf', mc_key_cb='sha256')

或在配置文件中指定：

[mc]
mc_key_cb = sha512

请注意

  • 用户需要保证转换规则结果的唯一性，内置转换函数也有可能发生哈希碰撞。
  • 如果 key 为 str 类型且其中出现中文字符，请务必用 encode('utf-8') 对其进行编码。

使用伪客户端

在对应客户端添加如下配置:

fake = True

配置文件请参考 fake_client.conf

使用样例请参考 fake_client_test.py

强制更新MC

使用 get_and_update 接口或在 get 中传入 update_cache=True 参数将直接从存储系统读取数据并更新MC。

IO 统计信息

IO 统计信息可通过以下三种方式修改其log输出频度：

  • 由环境变量 count_disp 设置
  • 由配置文件 count_disp 设置 （若已设置环境变量，则该方式无效）
  • 调用 client.set_count_disp(count_disp) (该方式将覆盖上述两种方式），但限于parrots和pytorch的运行机制，在某些使用场景下可能无法有效修改。

若 count_disp 为 0 ，则将关闭 IO 统计信息打印。

若需要在 console 中打印 IO 统计信息，则需要设置 console_log_level 为 INFO 或更低级别，且 count_disp 需大于 0。

DataLoader

SDK 提供的 DataLoader 额外支持如下参数：

  • prefetch_factor，默认2。每个 worker 预读 batch 数目。
  • persistent_workers，默认 False。如果为 True，则每轮 epoch 迭代完毕后 worker 进程将不会关闭，下轮 epoch 将复用该 worker 进程。

用例：

from petrel_client.utils.data import DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset=xxx, ..., prefetch_factor=4, persistent_workers=True)

SSL 验证

使用 https 协议时默认不会对 SSL 进行验证。若需要开启验证，请在配置文件中进行如下设置

verify_ssl = True

Presigned URL，生成签名链接 

presigned_url = client.generate_presigned_url(url, client_method ='get_object', expires_in=3600)

client_method 取值为 get_object (默认值) 或 put_object

expires_in 单位为秒，默认值为 3600

Presigned POST，生成签名 POST 

presigned_post = client.generate_presigned_post(url, fields=None, conditions=None, expires_in=3600)

参数及返回值详见 generate_presigned_post，其中参数 bucket 和 key 从 url 中提取。

以流的形式读取数据 

stream = client.get(url, enable_stream=True)

返回的 stream 为 StreamingBody，使用方法详见 https://botocore.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/response.html

判断对象是否存在 

exists = client.contains(url)

删除对象 

client.delete(url)

列出当前路径包含的对象或目录 

contents = client.list(url)
for content in contents:
    if content.endswith('/'):
        print('directory:', content)
    else:
        print('object:', content)

判断目录是否存在 

client.isdir(url)

注意：Ceph中没有目录的概念，本函数返回True时代表存在以该url作为前缀的对象，其他情况返回False。

使用 /mnt/cache 目录下的 Python 环境

相对于 /mnt/lustre 目录，在 /mnt/cache 目录执行 Python 有一定的性能提升。 使用方式如下:

  • source /mnt/cache 目录下的 Python 环境
### 例如 pt1.3v1
source /mnt/cache/share/platform/env/pt1.3v1
### 或 s0.3.3
source /mnt/cache/share/spring/s0.3.3
  • 检查 Python 路径是否正确
which python
### 结果应为 /mnt/cache/...
  • 设定 PYTHONUSERBASE 环境变量
export PYTHONUSERBASE=/mnt/cache/<username>/.local
  • 重新安装相关依赖库（仅需首次使用时执行）
python -m pip install --user <packages>
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