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更新时间：2024-09-12 GMT+08:00
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使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型

本案例介绍如何将本地开发好的MindSpore模型代码，通过PyCharm ToolKit连接到ModelArts进行云上调试和训练。

开始使用样例前，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。本案例的步骤如下所示：

步骤1：安装和登录PyCharm ToolKit

步骤2：使用PyCharm进行本地开发调试

步骤3：使用ModelArts Notebook进行开发调试

步骤4：使用PyCharm提交训练作业至ModelArts

步骤5：清除相应资源

准备工作

  • 本地已安装2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本的PyCharm专业版工具，推荐Windows版本，社区版或专业版均可，请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。
    • 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境，仅限PyCharm专业版。
    • 使用PyCharm ToolKit提交训练作业，社区版和专业版都支持。
  • 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。
  • 已创建当前使用账号的访问密钥，并获得对应的AK和SK。如果未创建，请参见创建访问密钥（AK和SK）。
  • 当前账号已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。

环境说明

  • Python 3.7.6
  • PyCharm 2023.1.3 (Professional Edition)

    本案例使用PyCharm版本为PyCharm 2023.1.3 (Professional Edition)，不同版本PyCharm之间部分界面可能不同，仅供参考。

步骤1：安装和登录PyCharm ToolKit

  1. 安装PyCharm ToolKit。
    在PyCharm中选择“File>Settings>Plugins”，在Marketplace里搜索“ModelArts”，单击“Install”即可完成安装。
    图1 通过Marketplace安装
  2. 登录PyCharm ToolKit。
    1. 打开“Edit Credential”界面。

      安装完插件后，会在IDE菜单栏出现“ModelArts”，单击后选择“Edit Credential”。

      如果菜单栏中找不到“ModelArts > Edit Credential”，可能是PyCharm版本过高，PyCharm toolkit未适配2023.2之后版本的PyCharm工具。请下载2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本的PyCharm专业版工具。

    2. 验证登录信息。

      将创建访问密钥（AK和SK）输入到ToolKit对应位置，单击OK按钮进行登录，出现下图提示即为登录成功。

      如果未创建，请参见创建访问密钥（AK和SK）

      图2 成功登录提示

步骤2：使用PyCharm进行本地开发调试

  1. 下载代码至本地。
    本案例中，以图像分类模型resnet50模型为例，路径为“./models/official/cv/resnet/” 
    # 在本地电脑Terminal下载代码至本地
git clone https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0
    图3 下载代码至本地
  2. 配置本地PC开发环境。
    修改“models/official/cv/resnet/requirements.txt”文件，改为： 
    numpy==1.17.5
scipy==1.5.4
easydict==1.9
    执行pip命令安装： 
    # 在PyCharm的Terminal安装mindspore
pip install mindspore==1.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
# 在PyCharm的Terminal安装resnet依赖
pip install -r .\official\cv\resnet\requirements.txt --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
    图4 安装resnet依赖
  3. 准备数据集。

    本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集，下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹，将解压后数据集保存在dataset文件夹下。

    图5 准备数据集
  4. 配置PyCharm解释器和入参。
    单击右上角“Current File”，选择“Edit Configuration”，打开“Run/Debug Configuration”对话框。在对话框中单击“+”，选择“Python”。
    图6 前往PyCharm解释器

    “Script path”选择train.py文件，“Parameters”命令如下所示，并选择Python解释器，然后单击“OK”：

    --net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --data_path=../../../dataset/flower_photos/ --class_num=5 --config_path=./config/resnet50_imagenet2012_config.yaml --epoch_size=1 --device_target="CPU"
    图7 配置PyCharm解释器

    根据README说明文档，配置Parameter参数device_target="CPU"表示CPU环境运行，device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行。

  5. 本地代码开发调测。

    一般本地CPU算力较低并且内存较小，可能出现内存溢出的报错，因此可以把“models/official/cv/resnet/config/resnet50_imagenet2012_config.yaml”的“batch_size”由“256”改为“32”，使得训练作业可以快速运行。

    图8 修改batch_size

    AI开发过程中的数据集开发及模型开发是和硬件规格无关的，而且这一部分的开发耗时是最长的，因此可以先在本地PC的CPU环境进行数据集和模型开发调试。

    本例中，因为样例代码已经支持在CPU上进行训练，因此用户能够在CPU上完成整个训练流程。如果代码只支持在GPU或者Ascend上训练，那么可能会报错，需要使用Notebook进行云端调试。

    设置断点后单击“调试”，可实现代码逐步调试，查看中间变量值。

    图9 “调试”按钮
    图10 通过设置断点实现代码调试

    可单击“运行”按钮，通过日志观察是否能正常训练。

    图11 “运行”按钮
    图12 训练日志

步骤3：使用ModelArts Notebook进行开发调试

使用ModelArts Notebook进行开发调试具有如下优势：

  • 环境保持一致
  • 配置一键完成
  • 代码远程Debug
  • 资源按需使用

只有PyCharm专业版支持本章节，社区版可以直接跳转至步骤4：使用PyCharm提交训练作业至ModelArts完成创建训练作业。

  1. 连接Notebook开发环境。
    1. 创建或打开云端Ascend规格的Notebook。创建Notebook详细操作请参见创建Notebook实例，Notebook规格相关信息如下所示：

    “镜像”：tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64。

    “资源选择”：公共资源池。

    “类型”：ASCEND。

    “规格”：选Ascend类型的，以界面实际可选值为准。

    “存储配置”：EVS存储。

    “SSH远程开发”：开启。

    “密钥对”：选择已有密钥对，或单击密钥对右侧的“立即创建”创建密钥对。

  2. 通过ToolKit连接云端Notebook。
    1. 在IDE菜单栏中选择“ModelArts>Notebook>Remote Config”，在打开的界面中选择要连接的Notebook实例。

      此处如果看不到Connect to Remote选项，请先参考创建Notebook实例章节，创建Notebook实例，并开启该实例的SSH远程开发功能。

      也可能是PyCharm ToolKit的版本不正确，请按照文档要求下载新版本的PyCharm ToolKit。

      下载前请先清除浏览器缓存，如果之前下载过老版本的PyCharm ToolKit，浏览器会有缓存，可能会导致新版本下载失败。

    2. 在KeyPair中选择该Notebook实例对应的密钥，选择完成后，单击Apply进行远程Notebook一键配置，等待一段时间后，会出现重启IDE的确认框，单击确认重启，重启后即可生效。
    图13 ToolKit连接Notebook配置界面
    • KeyPair: 需要选择保存在本地的Notebook对应的keypair认证。即创建Notebook时创建的密钥对文件，创建时会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。
    • PathMappings: 该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录，默认为“/home/ma-user/work/project”，可根据自己实际情况更改。
  3. 同步代码和数据至云端Notebook。
    1. 将代码同步至Notebook。

      选择resnet文件夹，右键选择“Deployment>Upload to”上传代码至Notebook。

      图14 同步代码至Notebook
    2. 将数据同步至Notebook。
      • （推荐）方法一：数据集压缩包上传至Notebook后解压

        把数据集压缩包右键选择“Deployment>Upload to”的方式上传至Notebook后，在Notebook中对数据集进行解压操作，解压命令如下：

        tar -zxvf work/models/dataset/flower_photos.tgz
        图15 数据集压缩包上传至Notebook后解压
      • 方法二：文件夹直接上传至Notebook。

        类似上传代码至Notebook，直接上传数据文件夹。（由于本案例数据集中图片数量较多，通过IDE进行上传比较耗时，推荐使用方法一进行上传）

        图16 文件夹直接上传至Notebook
    • 当数据集比较大达到数GB时，建议先将数据集先上传至OBS再通过OBS上传至Notebook，PyCharm只适合做小文件的同步上传。
    • 调试时建议使用较小的数据集子集，方便数据同步与数据加载。
  4. 配置云端Python解释器。
    修改Parameters参数，并选择云端Python解释器。 
    --net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --data_path=../../../dataset/flower_photos/ --class_num=5 --config_path=./config/resnet50_imagenet2012_config.yaml --epoch_size=1 --device_target="Ascend"
    图17 配置云端python解释器
  5. 云端Notebook安装依赖。

    打开“Tool>Start SSH Section”，安装依赖软件。

    # 进入MindSpore环境
source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate MindSpore
# 安装resnet依赖
pip install -r work/models/official/cv/resnet/requirements.txt
    图18 云端Notebook安装依赖
  6. 云端调试与运行。

    配置完云端的解释器后，PyCharm可以直接使用远端Notebook中的python解释器和硬件规格，满足用户在本地体验到真实的硬件环境并进行全流程的调试和验证。

    基于Ascend的样例中，可能会抛出异常。

    ModuleNotFoundError: No module named 'te'

    原因是：PyCharm的PYTHONPATH会将Notebook中的环境变量中指定的“PYTHONPATH”进行覆盖，因此，还需要将te包所在的路径添加到PyCharm的“PYTHONPATH”中。

    te包的路径通过“pip show te”查看，例如te包返回对应的路径为：“/usr/local/Ascend/nnae/5.0.3/compiler/python/site-package”，则“PYTHONPATH”对应的“Value”为“$PYTHONPATH:/usr/local/Ascend/nnae/5.0.3/compiler/python/site-package”
    图19 将te包所在的路径添加到PyCharm的PYTHONPATH中
  7. 保存开发环境镜像。

    成功完成Notebook调测后，此时的Notebook已经包含了模型训练所有的依赖环境，因此可以将已经调测完成的开发环境保存成一个镜像，选择“Notebook>更多>保存镜像”。此时Notebook会冻结，需要等待几分钟（只需要保存一次）。

    保存后的镜像可以在“ModelArts>镜像管理”中进行查看，对应完整的镜像名称为“详情->SWR地址”。

    图20 查看保存后的镜像

    Notebook在代码调试完成及保存镜像后就可以关闭了，减少资源浪费。

  8. 连接、停止、启动和断开Notebook实例。
    • 连接Notebook实例。

      当Notebook实例为绿色三角形状态时，表示该实例运行中（但未与PyCharm连接）。此时单击该实例名称，实例会变为绿色勾状态，表示PyCharm已与实例连接成功。

      图21 实例运行中状态
    • 停止Notebook实例。

      当Notebook实例为绿色勾状态时，表示该实例运行中且与PyCharm连接成功。此时单击该实例名称，实例会变为黄色感叹号状态，表示停止Notebook实例。

      图22 实例运行中且与PyCharm连接成功状态
    • 启动Notebook实例。

      当Notebook实例为黄色感叹号状态时，表示该实例已停止。此时单击该实例名称，实例会变为绿色勾状态，表示启动Notebook实例且与PyCharm连接成功（默认启动时间为4小时）。

      图23 实例已停止状态
    • 断开PyCharm ToolKit中的Notebook实例SSH连接。

      选择“File>Settings>Tool>SSH Configurations”，单击需要断开的实例，选择“-”，单击“OK”，则IDE菜单栏“ModelArts>Notebook”中的Notebook实例连接断开。

      该步骤会使Notebook实例不在PyCharm ToolKit中呈现，但Notebook实例仍然存在于控制台。如果想删除Notebook实例以释放资源，请登录ModelArts管理控制台，在Notebook管理页面进行删除。

      图24 断开PyCharm ToolKit中的Notebook实例SSH连接

步骤4：使用PyCharm提交训练作业至ModelArts

ModelArts训练平台提供了海量的算力规格和训练优化，支持将本地调试好的代码以及之前保存的开发环境镜像直接在PyCharm中提交训练作业。

  1. 创建OBS桶并上传数据。

    由于训练作业是在ModelArts端运行，因此需要把训练数据和训练代码上传至云端Notebook。可借助OBS Browser+把下载好的训练数据上传至OBS，具体安装步骤请见安装OBS Browser+。

    新建data-flower桶，把训练数据flower_photos文件夹通过OBS Browser+上传至对应的OBS，并新建train文件夹用来存放训练作业相关数据。

    图25 上传数据至OBS
  2. 创建训练作业。
    在IDE菜单栏选择“ModelArts>Training Job>New...”创建训练作业。
    图26 创建训练作业

    创建训练作业界面各参数名称及含义如下表所示。

    表1 参数名称及含义

    参数名称

    含义

    JobName

    训练作业的名称，默认为当前的时间。

    AI Engine

    训练引擎，这里选择“mindspore_1.7.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64”

    Boot File Path

    本地训练启动代码。

    Code Directory

    本地代码目录

    Image Path(optional)

    可选项，输入自定义镜像swr路径地址（使用的自定义镜像和预置的训练镜像引擎一致）

    Data OBS Path

    OBS上的数据集路径（需要提前把数据上传到OBS中）

    Training OBS Path

    OBS路径（该路径必须是存在的），用于保存代码和训练模型及日志的输出

    Running Parameters

    训练脚本接收的参数。

    Specifications

    计算规格，这里选择Ascend类型的，以界面实际可选值为准。

    Compute Node

    节点数（单机训练默认为1）

    PyCharm中支持两种方式创建训练作业：使用预置镜像训练作业、自定义镜像创建训练作业。

    • 使用预置镜像创建训练作业。
      在RunningParameters中填入如下训练参数，其余参数按实际路径填写。 
      --net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --enable_modelarts=True --class_num=5 --config_path=/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/resnet/config/resnet50_imagenet2012_config.yaml --epoch_size=10 --device_target=Ascend

      填写完训练作业参数后，单击“Apply and Run”即完成训练作业创建。

      图27 使用预置镜像创建训练作业
    • 使用自定义镜像创建训练作业。

      使用自定义镜像创建训练作业和使用预置镜像创建训练作业的差别，在于Image Path处填入了自定义镜像的地址。填写完训练作业参数后，单击“Apply and Run”即完成训练作业创建。

      在选择AI Engine预置镜像时，需要和自定义镜像保持一致，该设置的作用为通过预置镜像的启动命令启动自定义镜像。

      例如自定义镜像中用到Mindspore，则预置镜像中可选择包含Mindspore的镜像。

      图28 使用自定义镜像创建训练作业
  3. 查看训练日志。
    在单击“Apply and Run”按钮后，训练的日志可以在PyCharm窗口中实时展示。也可以单击Event Log中的控制台链接，转调到网页端中查看训练日志。
    图29 在PyCharm中查看训练日志
  4. 终止训练作业。

    如果想要在中途终止训练，可以在PyCharm中单击“ModelArts>Training Job>Stop”，或者直接在网页端单击终止。

    图30 终止训练作业

步骤5：清除相应资源

为避免产生不必要的费用，在完成试用后，建议您删除相关资源，如在线服务、训练作业及其OBS目录。

  • 停止Notebook：在“Notebook”页面，单击对应实例操作列的“停止”。
  • 在PyCharm菜单栏中，选择“ModelArts > Stop Training Job”停止此训练作业。
  • 进入OBS管理控制台，删除创建的OBS桶。先逐个删除桶内文件夹和文件，再执行删除桶的操作。
父主题： Standard开发环境

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