Introdução às ferramentas de desenvolvimento
Este documento descreve as funções do notebook DevEnviron da nova versão.
O desenvolvimento de software é um processo de reduzir os custos do desenvolvedor e melhorar a experiência de desenvolvimento. No desenvolvimento de IA, o ModelArts dedica-se a melhorar a experiência de desenvolvimento de IA e simplificar o processo de desenvolvimento. O DevEnviron do ModelArts usa recursos da nuvem nativa e integra a cadeia de ferramentas de desenvolvimento para fornecer uma melhor experiência de IA na nuvem para desenvolvimento, exploração e ensino de IA.
Notebook de ModelArts para colaboração perfeita na nuvem e no local
- Plug-ins de JupyterLab na nuvem, IDE local e ModelArts para desenvolvimento e depuração remotos, adaptados às suas necessidades
- Ambiente de desenvolvimento em nuvem com recursos de computação de IA, armazenamento em nuvem e mecanismos de IA integrados
- Ambiente de tempo de execução personalizado salvo como uma imagem para treinamento e inferência
Recurso 1: desenvolvimento remoto, permitindo acesso remoto ao notebook a partir de um IDE local
O notebook da nova versão oferece desenvolvimento remoto. Depois de ativar o SSH remoto, você pode acessar remotamente o ambiente de desenvolvimento do notebook de ModelArts para depurar e executar código de um IDE local.
Devido a recursos locais limitados, os desenvolvedores que usam um IDE local executam e depuram o código normalmente em um servidor de CPU ou GPU compartilhado entre os membros da equipe. Construir e manter o servidor de CPU ou GPU é caro.
As instâncias de notebook de ModelArts estão prontas para uso com vários mecanismos e flavors internos para você selecionar. Você pode usar um ambiente de contêiner dedicado. Somente após configurações simples, você pode acessar remotamente o ambiente para executar e depurar o código do IDE local.
O notebook de ModelArts pode ser considerado como uma extensão de um ambiente de desenvolvimento local. As operações como leitura de dados, treinamento e salvamento de arquivos são as mesmas realizadas em um ambiente local.
O notebook de ModelArts permite que você use recursos na nuvem com os hábitos de codificação locais inalterados.
Um IDE local suporta o código do Visual Studio (VS), o PyCharm e o SSH.
Recurso 2: imagens predefinidas prontas para uso com configurações otimizadas e suporte a mecanismos de IA convencionais
Os mecanismos de IA e as versões pré-configuradas em cada imagem são fixos. Ao criar uma instância de notebook, especifique um mecanismo de IA e uma versão, incluindo o tipo de chip.
O DevEnviron do ModelArts fornece um grupo de imagens predefinidas, incluindo imagens PyTorch, TensorFlow e MindSpore. Você pode usar uma imagem predefinida para iniciar a instância do notebook. Após o desenvolvimento na instância, envie um trabalho de treinamento sem qualquer adaptação.
As versões de imagem predefinidas no ModelArts são determinadas com base no feedback do usuário e na estabilidade da versão. Se o seu desenvolvimento pode ser feito usando as versões predefinidas no ModelArts, por exemplo, o MindSpore 1.5, use imagens predefinidas. Essas imagens foram totalmente verificadas e têm muitos pacotes de instalação comumente usados embutidos. Elas estão prontas para usar, aliviando você de configurar o ambiente.
As imagens predefinidas no DevEnviron do ModelArts são:
- Pacotes predefinidos comuns: mecanismos de IA comuns, como PyTorch e MindSpore, baseados no Conda padrão, pacotes de software de análise de dados comuns, como Pandas e Numpy, e software de ferramenta comum, como CUDA e CUDNN, atendendo aos requisitos comuns de desenvolvimento de IA.
- Ambientes Conda predefinidos: um ambiente Conda e Conda Python básico (excluindo qualquer mecanismo de IA) são criados para cada imagem predefinida. A figura a seguir mostra o ambiente Conda para o MindSpore predefinido.
Selecione um ambiente Conda com base em se o mecanismo de IA é usado para depuração.
- Notebook: uma aplicação da Web que permite codificar na GUI e combinar o código, as equações matemáticas e o conteúdo visualizado em um documento.
- Plug-ins do JupyterLab: permitem mudança de flavor, compartilhamento de casos na Galeria de IA para comunicação e interrupção de instâncias para melhorar a experiência do usuário.
- SSH remoto: permite depurar remotamente uma instância de notebook a partir de um PC local.
- Depois que as imagens predefinidas no DevEnviron de ModelArts suportam o desenvolvimento, os trabalhos de treinamento podem ser executados no ModelArts.
- Para simplificar as operações, o notebook de ModelArts da nova versão não suporta alternância entre mecanismos de IA em uma instância de notebook.
- Os mecanismos de IA variam de acordo com as regiões. Para obter detalhes sobre os mecanismos de IA disponíveis em uma região, consulte os mecanismos de IA exibidos no console de gerenciamento.
Recurso 3: JupyterLab, uma ferramenta de desenvolvimento e depuração interativa on-line
O ModelArts integra JupyterLab de código aberto para desenvolvimento e depuração interativos on-line. Você pode usar o notebook no console de gerenciamento do ModelArts para compilar e depurar código e treinar modelos baseados no código, sem necessidade de instalação ou configuração de ambiente.
O JupyterLab é um ambiente de desenvolvimento interativo. É o produto da próxima geração do Jupyter Notebook. O JupyterLab permite compilar notebooks, operar terminais, editar texto Markdown, ativar interação e visualizar arquivos e imagens CSV.
