格创AI天枢系统算法SDK。
为了使算法工程师快速将自己的算法上线到格创天枢平台，用户可以通过安装dubhe-sdk，从而调用封装好的接口，获取http服务或tcp服务。天枢平台与算法接口文档https://qwps.com/join/g9kehq0。
pip install dubhe-sdk
import dubhe_sdk
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通信协议支持
天枢平台支持两种通信协议，http协议或tcp协议。在天枢平台新建算法时需要指定使用的接口类型。SDK支持这两种接口，但是需要你在run.sh中自定义指定protocol的环境变量。
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启动执行文件
python启动执行文件默认为app.py，你需要在app.py导入dubhe_sdk包，SDK才可以在启动时就为你封装好接口。
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接口支持
SDK目前支持天枢平台与算法之间的四种接口：心跳检测接口、模型训练接口、模型评估接口、在线推理接口。使用
@dubhe_sdk.pipeline装饰你自定义的模型类，使用@dubhe_sdk.train装饰自定义的train方法，可以获取到模型训练的接口，使用@dubhe_sdk.predict装饰自定义的predict方法，可以获取到离线评估的接口，使用@dubhe_sdk.inference装饰自定义的inference方法，可以获取到在线推理的接口。 -
启动加载项
你自定义的模型类如果需要在算法启动的时候提前加载好自定义的config配置，或预训练模型，或推理模型等，可以在
__init__方法中进行定义。 -
入参
__init__方法、train方法、predict方法、inference方法必须定义参数ctx，其类型是dubhe_sdk.Context类。使用ctx可以获取到所需的环境变量及请求入参。SDK将所有的参数封装在dubhe_sdk.ContextKey类中。调用
ctx.get(dubhe_sdk.ContextKey.ENV_XXX)可以获取到环境变量，调用ctx.get(dubhe_sdk.ContextKey.KEY_XXX)可以获取到请求入参。
使用示例：
run.sh
export protocol="tcp"
python3 -u app.pyapp.py
import dubhe_sdk
@dubhe_sdk.pipeline()
class Predict_Model():
def __init__(self, ctx:dubhe_sdk.Context):
config_params = load_config('config/model_predict_config.json')
self.model_name = config_params['model']
self.batch_size = config_params['batch_size']
# 离线评估启动加载模型
model_path = ctx.get(dubhe_sdk.ContextKey.ENV_MODEL_PATH)
model_dict = torch.load(model_path)
self.code_list = model_dict['code_list']
self.state_dict = model_dict['state_dict']
@dubhe_sdk.predict()
def predict(self, ctx: dubhe_sdk.ContextKey):
self.data_paths = ctx.get(dubhe_sdk.ContextKey.KEY_DATA_PATHS)
self.debug_dir = ctx.get(dubhe_sdk.ContextKey.KEY_TMP_DIR)-
算法服务启动支持
算法启动完端口，成功提供算法服务后，SDK向平台kafka发送READY状态消息，通知平台服务可用。
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模型开始/结束支持
算法接收到tcp/http请求后，模型训练/离线评估等耗时任务进入异步线程，SDK向平台kafka发送START消息，通知平台模型训练/离线评估任务开始。当任务正常结束，SDK向平台kafka发送END消息，通知平台任务结束。当任务异常结束，SDK捕获异常信息，向平台kafka发送带有异常信息的END消息。
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模型进度/指标支持
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by epoch 发送模型进度/指标
方法：
dubhe_sdk.Context.logProgressByEpoch解释：用于模型训练时，by epoch发送进度与指标。
使用示例：
progress = (epoch + 1) / (args.epochs + 1) Metrics = dict() Metrics['loss'] = round(loss.mean().item(),6) Metrics['accuracy'] = train_acc ctx.logProgressByEpoch(epoch, round(progress, 2), Metrics)
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by batch 发送模型进度/指标
方法：
dubhe_sdk.Context.logProgressByBatch解释：用于模型训练时，每个epoch耗时较长，可以by batch发送进度与指标。
使用示例：
progress = ((batch_idx + 1) / len(train_loader) + epoch)*args.progress_ratio / args.epochs Metrics = dict() Metrics['loss'] = round(loss.item(), 6) Metrics['accuracy'] = train_acc ctx.logProgressByBatch(epoch, batch_idx, len(train_loader), progress, Metrics)
Metrics需要传入一个指标名与指标值为键值对的字典，平台接受到后会按指标分别绘制曲线。
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只发送模型进度
方法：
dubhe_sdk.Context.logProgress解释：用于模型训练/离线评估时，仅更新模型进度。
使用示例：
ctx.logProgress(progress)
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验证集/评估集预测结果支持
算法在以下两种场景下需要向平台kafka返回预测结果消息，以便平台对模型效果进行查看：
场景1：模型训练完成后，需要将模型应用于验证集进行预测评估，并向kafka返回验证集的预测结果；
场景2：模型离线评估时，需要将评估集预测结果返回kafka。
预测结果消息需要遵循平台的json格式：
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按照平台规范对结果进行了固定json格式的封装，需要传入具体参数。
方法：
dubhe_sdk.Context.logResultDetails解释：用于模型训练/离线评估时，向kafka返回预测结果；或用于在线推理时，用于log记录与返回预测结果json。
注: 在线推理由于消息的实时性要求，直接通过tcp/http接口返回预测结果，无需发送kafka。
使用示例：
ctx.logResultDetails(imgPath, classnames, labels, round(float(conf),6))
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需要自己按照平台固定json格式封装结果，可以增加自定义结果进行返回。
解释：用于模型训练/离线评估时，向kafka返回预测结果；或用于在线推理时，仅作为log记录。
使用示例：
ctx.logResult(predict_json)
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SDK提供KEY_OUTPUT_DIR用来保存训练生成的模型文件，KEY_TMP_DIR用来保存模型的中间结果。模型任务开始前你可以根据需要创建这些目录。
使用示例：
self.output_dir = ctx.get(dubhe_sdk.ContextKey.KEY_OUTPUT_DIR) self.debug_dir = ctx.get(dubhe_sdk.ContextKey.KEY_TMP_DIR) # prepeare dir if not os.path.exists(self.debug_dir): os.makedirs(self.debug_dir, exist_ok=True) if not os.path.exists(self.output_dir): os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)
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模型文件保存需要按照这个格式：
model_毫秒级时间戳_epoch_loss.文件名后缀，天枢平台默认将最后一个epoch设置为最优模型。使用示例：
save_model_epoch = 'model_{}_{}_{:.2f}.pth'.format(get_time_stamp(), epoch, loss.cpu().item()) torch.save(model.state_dict(), os.path.join(self.output_dir, save_model_epoch))
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算法日志保存。
SDK产出的日志会保存在容器的
/temporary/log的dubhe.log文件中，你可以调用ctx.log方法来输出log。也可以使用自定义的log模块。使用示例：
ctx.log('model train starting...')