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Notebook简介

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更新时间: 2019/12/17 GMT+08:00

ModelArts集成了基于开源的Jupyter Notebook,可为您提供在线的交互式开发调试工具。您无需关注安装配置,在ModelArts管理控制台直接使用Notebook,编写和调测模型训练代码,然后基于该代码进行模型的训练。

Jupyter Notebook是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。关于Jupyter Notebook的详细操作指导,请参见Jupyter Notebook使用文档

ModelArts还提供了华为自研的分布式训练加速框架MoXing,您可以在Notebook中使用MoXing编写训练脚本,让您代码编写更加高效、代码更加简洁。单击查看MoXing使用手册

支持的AI引擎

每个工作环境多种AI引擎,可以在同一个Notebook实例中使用所有支持的AI引擎,不同的引擎之间可快速、方便的切换,并且有独立的运行环境。其中,Conda-python2不包含任何AI引擎的基础Python2.7环境,Conda-python3不包含任何AI引擎的基础python3.6环境。

由于ModelArts在2019年7月18日上线的多种AI引擎的Notebook,针对7月18日之前创建的Notebook实例,仍然使用的是单引擎类型的Notebook,例如TF-1.8.0-python3.6。针对7月18日之后创建的Notebook,直接采用的是多引擎的Notebook。单引擎Notebook和多引擎Notebook区别如下所示,推荐您将之前的单引擎Notebook实例尽快切换为多引擎Notebook。

  • 单引擎Notebook:表示一个Notebook实例,只支持使用一种AI引擎。
  • 多引擎Notebook:表示同一个Notebook实例,可以使用所有支持的AI引擎,不同引擎之间可快速、方便切换。
表1 AI引擎

工作环境

AI引擎

版本

Python2

“TensorFlow”

  • TensorFlow-1.13.1
  • TensorFlow-1.8

“MXNet”

MXNet-1.2.1

“Caffe”

Caffe-1.0.0

“Spark”

PySpark-2.3.2

“Scikit-learn & XGBoost”

XGBoost-Sklearn

“PyTorch”

PyTorch-1.0.0

“Conda”

Conda-python2

Python3

“TensorFlow”

  • TensorFlow-1.13.1
  • TensorFlow-1.8

“MXNet”

MXNet-1.2.1

“Spark”

PySpark-2.3.2

“Scikit-learn & XGBoost”

XGBoost-Sklearn

“PyTorch”

PyTorch-1.0.0

“Conda”

Conda-python3

使用限制

  • 出于安全因素考虑,ModelArts集成的Notebook暂不开放用户root权限,可使用非特权用户jovyan或者ma-user(Multi-Engine引擎)进行操作,因此暂不能使用apt-get安装操作系统软件。
  • 针对当前的AI引擎框架,Notebook仅支持单机模式训练模型。如果需要使用分布式模式训练模型,建议使用ModelArts训练作业,资源池设置多节点的方式实现。
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