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Actualización más reciente 2024-09-20 GMT+08:00

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Proceso de operación en un IDE local

ModelArts le permite acceder de forma remota a instancias de notebook desde un IDE local para desarrollar modelos de IA basados en PyTorch, TensorFlow o MindSpore. La siguiente figura muestra el proceso de operación.

Figura 1 Uso de un IDE local para desarrollar modelos

Configure un IDE local.
Configure un IDE local en su PC.

Puede utilizar PyCharm, VS Code o herramientas de SSH para acceder a una instancia de notebook desde un IDE local. PyCharm y VS Code pueden configurarse automáticamente mediante complementos o configurarse manualmente.
Cree una instancia de notebook.
En la consola de gestión de ModelArts, cree una instancia de notebook con un motor de IA adecuado y SSH remoto habilitado.
Utilice el IDE local para acceder a ModelArts DevEnviron de forma remota.
Cargue datos y código en el entorno de desarrollo.
- Copie el código en el IDE local, que sincronizará automáticamente el código con el entorno de desarrollo en la nube.
- Si los datos son menores o iguales a 500 MB, copie directamente los datos en el IDE local.
- Al crear un trabajo de entrenamiento, si el volumen de datos es superior a 500 MB, cargue los datos en OBS y, a continuación, en EVS.
Cargue el script de entrenamiento y el conjunto de datos en el directorio de OBS.
Envíe un trabajo de entrenamiento.
- Envíe un trabajo de entrenamiento en el IDE local.
  Utilice los SDK de ModelArts. Para obtener más información, véase Creación de un trabajo de entrenamiento.
- Envíe un trabajo de entrenamiento en la consola de gestión de ModelArts. Para obtener más información, véase Creación de un trabajo de entrenamiento.