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Notebook简介

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更新时间:2020/09/15 GMT+08:00

ModelArts集成了基于开源的Jupyter Notebook和JupyterLab,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。关于Jupyter Notebook的详细操作指导,请参见Jupyter Notebook使用文档
  • JupyterLab是一个交互式的开发环境,是Jupyter Notebook的下一代产品,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。关于JupyterLab的详细操作指导,请参见JupyterLab官网文档

其中,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。

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。

  • ModelArts的Notebook支持多引擎,即同一个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。
  • 创建Notebook时,下表中Python版本为2.X,可选择“工作环境”“Python2”,下表中Python版本为3.X,可选择“工作环境”“Python3”,使用R语言可选择的“工作环境”“TF-2.1.0&Pytorch-1.4.0-python3.6”
表1 AI引擎

框架名称

版本

Python版本

芯片

“TensorFlow”

  • 1.8
  • 1.13.1
  • 2.7
  • 3.6
  • CPU
  • GPU

“TensorFlow”

2.1.0

3.6

  • CPU
  • GPU

“TensorFlow”

1.15.0

3.7

Ascend 910

“MindSpore”

0.5

3.7

Ascend 910

“MXNet”

1.2.1

  • 2.7
  • 3.6
  • CPU
  • GPU

“Caffe”

1.0.0

2.7

  • CPU
  • GPU

“PySpark”

2.3.2

  • 2.7
  • 3.6

CPU

“Scikit-learn & XGBoost”

XGBoost 0.80,Sklearn 0.20.0

  • 2.7
  • 3.6

CPU

“Conda”

4.3.30

2.7

  • CPU
  • GPU

“Conda”

4.4.10

3.6

  • CPU
  • GPU

“PyTorch”

  • 1.0.0
  • 2.7
  • 3.6

GPU

“PyTorch”

  • 1.4.0

3.6

GPU

“R”

  • 3.6.1

-

  • CPU
  • GPU

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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