Introducción a DevEnviron
Este documento describe las funciones del notebook de DevEnviron de la nueva versión.
El desarrollo de software es un proceso de reducir los costos de los desarrolladores y mejorar la experiencia de desarrollo. En el desarrollo de IA, el ModelArts se dedica a mejorar la experiencia de desarrollo de IA y a simplificar el proceso de desarrollo. ModelArts DevEnviron utiliza los recursos nativos en la nube e integra la cadena de herramientas de desarrollo para proporcionar una mejor experiencia de desarrollo de IA en la nube para el desarrollo, la exploración y la enseñanza de IA.
Notebook de ModelArts para una perfecta colaboración en la nube y en las instalaciones
- JupyterLab en la nube, IDE local y complementos de ModelArts para desarrollo y depuración remotos, adaptados a sus necesidades
- Entorno de desarrollo en la nube con recursos informáticos de IA, almacenamiento en la nube y motores de IA integrados
- Entorno de tiempo de ejecución personalizado guardado como una imagen para entrenamiento e inferencia
Característica 1: Desarrollo remoto, que permite el acceso remoto al notebook desde un IDE local
El notebook de la nueva versión ofrece el desarrollo remoto. Después de habilitar SSH remoto, puede acceder de forma remota al entorno de desarrollo de notebooks de ModelArts para depurar y ejecutar el código desde un IDE local.
Debido a los recursos locales limitados, los desarrolladores que usan un IDE local ejecutan y depuran código normalmente en un servidor de CPU o GPU compartido entre los miembros del equipo. La construcción y el mantenimiento del servidor de CPU o GPU son costosos.
Las instancias de notebooks de ModelArts están listas para usar con varios motores y variantes integrados para que seleccione. Puede utilizar un entorno de contenedor dedicado. Solo después de configuraciones simples, puede acceder remotamente al entorno para ejecutar y depurar código desde su IDE local.
El notebook de ModelArts puede considerarse como una extensión de un entorno de desarrollo local. Las operaciones como la lectura de datos, el entrenamiento y el almacenamiento de archivos son las mismas que las realizadas en un entorno local.
El notebook de ModelArts le permite usar recursos en la nube sin cambios en los hábitos de codificación locales.
Un IDE local admite Visual Studio (VS) Code, PyCharm y SSH. Además, los complementos de PyCharm Toolkit y de VS Code Toolkit le permiten usar fácilmente recursos en la nube.
Característica 2: guardado de imágenes con un clic para guardar un entorno de desarrollo
El notebook de ModelArts de la nueva versión le permite guardar una instancia de notebook en ejecución como una imagen personalizada con un solo clic.
Cuando se guarda una imagen, se conserva el paquete de dependencia pip instalado. En el desarrollo remoto con VS Code, se conservan las aplicaciones instaladas en el servidor.
Característica 3: imágenes preestablecidas listas para usar con configuraciones optimizadas y compatibles con motores de IA estándar
Los motores de IA y las versiones preestablecidas en cada imagen son fijos. Al crear una instancia de notebook, especifique un motor y una versión de IA, incluido el tipo de chip.
ModelArts DevEnviron proporciona un grupo de imágenes preestablecidas, incluidas las imágenes de PyTorch, de TensorFlow y de MindSpore. Puede utilizar una imagen preestablecida para iniciar la instancia del notebook. Después del desarrollo en la instancia, presenta un trabajo de entrenamiento sin ninguna adaptación.
Las versiones de imagen preestablecidas de ModelArts se determinan en función de los comentarios del usuario y la estabilidad de la versión. Si su desarrollo se puede llevar a cabo utilizando las versiones preestablecidas de ModelArts, por ejemplo, MindSpore 1.5, utilice las imágenes preestablecidas. Estas imágenes han sido completamente verificadas y tienen muchos paquetes de instalación de uso común incorporados. Están listos para usar, lo que le libera de configurar el entorno.
Las imágenes preestablecidas en el DevEnviron de ModelArts mantiene:
- Paquetes preestablecidos comunes: motores comunes de IA como PyTorch y MindSpore basados en el estándar Conda, paquetes comunes de software de análisis de datos como Pandas y Numpy, y software de herramientas comunes como CUDA y CUDNN, que cumplen con los requisitos comunes de desarrollo de IA.
- Entornos de Conda preestablecidos: Se crean un entorno de Conda y Conda Python básico (excluyendo cualquier motor de IA) para cada imagen preestablecida. La siguiente figura muestra el entorno de Conda para una imagen MindSpore preestablecida.
Seleccione un entorno de Conda en función de si se utiliza el motor AI para la depuración.
- Notebook: una aplicación web que permite codificar en la GUI y combinar el código, las ecuaciones matemáticas y el contenido visualizado en un documento.
- Complementos de JupyterLab: permite cambiar de variante, compartir casos en AI Gallery para la comunicación y detener la instancia para mejorar la experiencia del usuario.
- SSH remoto: le permite depurar remotamente una instancia de notebook desde un PC local.
- Después de las imágenes preestablecidas en el desarrollo de soporte de ModelArts DevEnviron, los trabajos de entrenamiento se pueden ejecutar en ModelArts.
- Para simplificar las operaciones, el notebook de ModelArts de la nueva versión admite el cambio entre motores de IA en una instancia de notebook.
- Los motores de IA varían según las regiones. Para obtener más información sobre los motores de IA disponibles en una región, consulte los motores de IA que se muestran en la consola de gestión.
Característica 4: JupyterLab, una herramienta interactiva de desarrollo y depuración en línea
ModelArts integra JupyterLab de código abierto para el desarrollo interactivo en línea y la depuración. Puede utilizar el notebook en la consola de gestión de ModelArts para compilar y depurar código y entrenar modelos basados en el código, sin importar la instalación o configuración del entorno.
JupyterLab es un entorno de desarrollo interactivo. Es el producto de última generación de Jupyter Notebook. JupyterLab le permite compilar notebook, operar terminales, editar texto Markdown, habilitar la interacción y ver archivos e imágenes de CSV.
