Yandex Cloud
Поиск
Связаться с намиПодключиться
  • Документация
  • Блог
  • Все сервисы
  • Статус работы сервисов
    • Доступны в регионе
    • Инфраструктура и сеть
    • Платформа данных
    • Контейнеры
    • Инструменты разработчика
    • Бессерверные вычисления
    • Безопасность
    • Мониторинг и управление ресурсами
    • Машинное обучение
    • Бизнес-инструменты
  • Все решения
    • По отраслям
    • По типу задач
    • Экономика платформы
    • Безопасность
    • Техническая поддержка
    • Каталог партнёров
    • Обучение и сертификация
    • Облако для стартапов
    • Облако для крупного бизнеса
    • Центр технологий для общества
    • Партнёрская программа
    • Поддержка IT-бизнеса
    • Облако для фрилансеров
    • Обучение и сертификация
    • Блог
    • Документация
    • Мероприятия и вебинары
    • Контакты, чаты и сообщества
    • Идеи
    • Истории успеха
    • Тарифы Yandex Cloud
    • Промоакции и free tier
    • Правила тарификации
  • Документация
  • Блог
Проект Яндекса
© 2025 ТОО «Облачные Сервисы Казахстан»
Yandex Foundation Models
    • Все инструкции
    • Отключить логирование запросов
    • Получить API-ключ
    • Пакетная обработка данных
  • Yandex Cloud ML SDK
  • Совместимость с OpenAI
  • Управление доступом
  • Правила тарификации
  • Публичные материалы
  • История изменений

В этой статье:

  • Перед началом работы
  • Подготовьте данные
  • Запустите модель
  1. Пошаговые инструкции
  2. Пакетная обработка данных

Запустить модель в пакетном режиме

Статья создана
Yandex Cloud
Обновлена 24 апреля 2025 г.
  • Перед началом работы
  • Подготовьте данные
  • Запустите модель

Перед началом работыПеред началом работы

Консоль управления
SDK

Для работы из консоли управления подготовительные действия не требуются.

  1. Создайте сервисный аккаунт и назначьте ему роль ai.editor.

  2. Получите и сохраните API-ключ сервисного аккаунта.

    В примерах используется аутентификация с помощью API-ключа. Yandex Cloud ML SDK также поддерживает аутентификацию с помощью IAM-токена и OAuth-токена. Подробнее см. в разделе Аутентификация в Yandex Cloud ML SDK.

  3. С помощью менеджера пакетов pip установите библиотеку ML SDK:

    pip install yandex-cloud-ml-sdk
    

Подготовьте данныеПодготовьте данные

  1. Подготовьте данные для запуска модели. В зависимости от решаемой задачи и используемой модели, это может быть TextTextToTextGenerationRequest для текстовой генерации или ImageTextToTextGenerationRequest для визуально-текстовых моделей.
  2. Создайте датасет любым удобным способом. Вы также сможете создать датасет позднее на этапе запуска модели.

Запустите модельЗапустите модель

Консоль управления
SDK
  1. В консоли управления выберите каталог, на который у вашего аккаунта есть роли ai.playground.user и ai.datasets.editor или выше.
  2. В списке сервисов выберите Foundation Models.
  3. На панели слева нажмите и выберите Запуски в пакетном режиме.
  4. Нажмите Запустить.
  5. Выберите модель для запуска.
  6. Добавьте датасет: выберите существующий или загрузите новый файл.
  7. Задайте температуру модели.
  8. Нажмите кнопку Запустить.
  1. Создайте файл batch-run.py и добавьте в него код. :

    #!/usr/bin/env python3
    
    from __future__ import annotations
    import pathlib
    from yandex_cloud_ml_sdk import YCloudML
    
    PATH = pathlib.Path(__file__)
    NAME = f'example-{PATH.parent.name}-{PATH.name}'
    
    
    def local_path(path: str) -> pathlib.Path:
        return pathlib.Path(__file__).parent / path
    
    
    def main() -> None:
        sdk = YCloudML(
            folder_id="<идентификатор_каталога>",
            auth="<API-ключ>",
        )
    
        sdk.setup_default_logging()
    
        
        model = sdk.models.completions('<URI_модели>')
    
        # Пакетный запуск вернет объект Operations
        # Вы можете отслеживать его статус или вызвать метод .wait 
        operation = model.batch.run_deferred("<идентификатор_датасета>")
    
        resulting_dataset = operation.wait()
    
        # Датасет с результатами вернется в формате Parquet
        try:
            import pyarrow 
    
            print('Resulting dataset lines:')
            for line in resulting_dataset.read():
                print(line)
        except ImportError:
            print('skipping dataset read; install yandex-cloud-ml-sdk[datasets] to be able to read')
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    Где:

    • <идентификатор_каталога> — идентификатор каталога, в котором создан сервисный аккаунт.
    • <API-ключ> — API-ключ сервисного аккаунта, полученный ранее и необходимый для аутентификации в API.

    В примерах используется аутентификация с помощью API-ключа. Yandex Cloud ML SDK также поддерживает аутентификацию с помощью IAM-токена и OAuth-токена. Подробнее см. в разделе Аутентификация в Yandex Cloud ML SDK.

    • <URI_модели> — идентификатор модели для запуска. Поддерживаются модели текстовой генерации и визуально-текстовые модели.
    • <идентификатор_датасета> — идентификатор датасета с запросами к модели.
  2. Выполните созданный файл:

    python3 batch-run.py
    

Совет

Время работы модели в пакетном режиме зависит от размеров датасета и может занимать несколько суток. Статус запуска можно отследить в консоли управления.

Была ли статья полезна?

Предыдущая
Сгенерировать изображение
Следующая
Использовать классификаторы по промту
Проект Яндекса
© 2025 ТОО «Облачные Сервисы Казахстан»