---
title: 使用步骤
description: "1. 使用smartctl指令每天采集硬盘（包括正常盘与故障盘）SMART数据，并标记是否故障，并整理成指定格式的待训练数据文件fault_train.csv（详细可参见数据采集方法，输入文件格式）。fault_train.csv由fault列标记了是否故障盘。"
url: https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengaccel/storage/ksml/kunpengksml_36_0042.html
sourcePath: /source/zh/kunpengaccel/storage/ksml/kunpengksml_36_0042.html
indexId: b7181b4a9ed9841f1c83240b30a61d2fa9ab083b5494a122895a508685c56a7261
---
# 使用步骤

1. 使用smartctl指令每天采集硬盘（包括正常盘与故障盘）SMART数据，并标记是否故障，并整理成指定格式的待训练数据文件fault_train.csv（详细可参见数据采集方法，输入文件格式）。fault_train.csv由fault列标记了是否故障盘。
2. 导入BoostKit_KSML相关函数。
  1 2 3 from BoostKit_KSML.ssd_fault_detect import fault_train from BoostKit_KSML.ssd_fault_detect import fault_update from BoostKit_KSML.ssd_fault_detect import fault_predict

3. 调用fault_train接口，输入步骤1得出的待训练数据文件，得到一个二进制训练模型model.pkl。
  1 fault_train(r'fault_train.csv', r'model.pkl')

4. 可选：使用smartctl指令每天采集硬盘（包括正常盘与故障盘）SMART数据，并标记上是否故障，并整理成指定格式的待增量训练数据文件fault_update.csv（详细可参见数据采集方法，输入文件格式），fault_update.csv由fault列标记了是否故障盘。
5. 调用fault_update接口，输入待增量训练数据文件fault_update.csv，增量训练已有的模型数据model.pkl（可选），生成一个更新后的模型new_model.pkl。
  1 fault_update(r'fault_update.csv', r'model.pkl', r'new_model.pkl')

6. 使用smartctl指令每天采集待预测硬盘SMART数据，并整理成指定格式的待预测数据文件fault_predict.csv（详细可参见数据采集方法，输入文件格式），进行预测。fault_predict.csv为待预测数据集，未进行标注。
7. 调用fault_predict接口，输入待预测数据文件fault_predict.csv与已有的模型数据model.pkl。

```
fault_predict(r'fault_test.data', r'model.pkl')
```


接口日志将会通过子logger输出到log_file参数指定的文件中去（参数信息详见参数包）。但是logging模块直接配置并修改RootLogger，会导致所有子logger的日志输出全部向上传播到RootLogger并输出。