更新时间:2026-07-15 GMT+08:00
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使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业

由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook、代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。

本章节介绍如何使用PyCharm ToolKit插件创建训练作业并调试。

前提条件

Step1 下载并安装PyCharm ToolKit

  • 在本地PyCharm中已有训练代码工程。
  • 已在OBS中创建桶和文件夹,用于存放数据集和训练输出模型。 例如:创建命名为“test-modelarts2”的桶,创建文件夹“dataset-mnist”“mnist-output”。训练作业使用的数据已上传至OBS,且OBS与ModelArts在同一区域。

注意事项: 当前插件仅支持 PyCharm 版本 低于 2024.3.2。在 2024.3.2 及以上版本中,插件可能无法正常创建作业。

推荐使用版本: 请使用 PyCharm 2024.1.4 以获得最佳兼容性和稳定性。

计费影响

在ModelArts进行模型训练时,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。详见模型训练计费项

配置训练作业参数

  1. 在PyCharm中,打开训练代码工程和训练启动文件,然后在菜单栏中选择“ModelArts > 训练 > 提交训练作业
    图1 选择作业配置
  2. 在弹出的对话框中,设置训练作业相关参数,详细参数说明请参见表1
    表1 训练作业配置参数说明

    参数

    说明

    作业名称

    训练作业的名称。

    系统会自动生成一个名称,您可以根据业务需求重新命名,命名规则如下:

    • 支持1~64位字符。
    • 并包含大小写字母、数字、中划线(-)或下划线(_)。

    描述

    训练作业的简要描述。

    作业模式

    训练作业模式,分为“生产模式”“调试模式”两种,二者选一项即可。

    其中调试模式支持通过SSH连接进入容器的功能,以及支持设置自动停止时间

    自定义镜像

    SWR镜像的URL地址,例如swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/image-org/image-name:version。关于自定义镜像的说明,请参见自定义镜像介绍

    启动命令

    启动本次训练作业的运行命令。例如“bash /home/work/run_train.sh python {python启动文件及参数}”。如果是需要进行调试、或者保持容器状态,可以使用命令“sleep {小时数}h”。

    中转目录

    设置为存储训练数据的OBS路径,例如“/test-modelarts2/mnist/dataset-mnist/”,其中“test-modelarts2”为桶名称。

    单击提交训练作业之后,会将本地的工作目录,上传至该中转目录上。

    超参

    运行参数。如果您的代码需要添加一些运行参数,可以在此处单击右侧的“编辑超参”按钮进行添加。此参数也可以不设置,即保持为空。

    图2 配置训练作业参数

  3. 参数填写完成后,单击“保存并提交”,即自动上传本地代码至云端并启动训练,在工具下方的Training Log区域,会实时展示训练作业运行情况。当训练日志中出现“Current training job status: Successful”类似信息时,表示训练作业运行成功。
    • 在单击“Apply and Run”按钮后,系统将自动开始执行训练作业。如果您想停止此作业,可以选择菜单栏中的ModelArts > Training Job >Stop停止此作业。
    • 如果单击“Apply”,不会直接启动运行,只是保存训练作业的设置,如果需要启动作业,可以单击“Apply and Run”。
    图3 训练日志展示样例

停止作业

当训练作业在运行过程中时,您可以在训练作业详情页面中中,单击“停止”按钮停止训练作业。

图4 停止作业

查看训练日志

提交训练作业时,系统将自动在您配置的OBS Path中,使用作业名称创建一个新的文件夹,用于存储训练输出的模型、日志和代码。

例如“train-job-01”作业,提交作业时会在“test-modelarts2”桶下创建一个命名为“train-job-01”的文件夹,且此文件夹下分别新建了三个文件夹“output”“log”“code”,分别用于存储输出模型、日志和训练代码。“output”文件夹还会根据您的训练作业版本再创建子文件夹,结构示例如下。
test-modelarts2
    |---train-job-01
         |---output
              |---V0001
              |---V0002
              |---...
         |---log
         |---code

查看训练日志有2种方式,在OBS查看和在PyCharm ToolKit工具中查看。

  • 在OBS查看训练日志

    训练作业运行结束后,系统将日志存储至对应OBS路径下的log目录中。

    1. 在PyCharm工具的ModelArts Explorer区域,双击对应训练作业的版本名称,将在ModelArts Training Job区域展示此训练作业的详细配置。

      您可以在详细配置中,找到训练日志输出路径,即OBS路径。

      图5 查找日志存储路径
    2. 使用当前账号登录OBS管理控制台,根据上一个步骤获取的OBS路径,找到对应文件夹,查看训练作业的详细日志。
  • 在PyCharm ToolKit工具中查看训练日志

    在PyCharm ToolKit工具中,单击页面右下角的ModelArts Training Log,展示训练日志。

    图6 查看训练日志

    同时,训练作业运行结束后,系统将自动在工程目录创建一个命名为“MA_LOG”的文件夹,用于保存训练作业日志文件。

    图7 工程目录下的日志文件

    也可以在作业详情中,单击“查看日志”按钮,打开历史作业的日志

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