AI开发平台ModelArtsAI开发平台ModelArts

更新时间:2021/09/22 GMT+08:00
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开发环境

软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。

ModelArts Notebook 云上云下,无缝协同

  • 代码开发与调测。云化JupyterLab使用,本地IDE+ModelArts插件远程开发能力,贴近开发人员使用习惯
  • 云上开发环境,包含AI计算资源,云上存储,预置AI引擎
  • 运行环境自定义,将开发环境直接保存成为镜像,供训练、推理使用

ModelArts CodeLab(JupyterLab),让AI探索&教学更简单

  • 云原生Notebook,案例内容秒级接入与分享
  • Serverless化实例管理,资源自动回收
  • 免费算力,规格按需切换

亮点特性1:远程开发 - 支持本地IDE远程访问Notebook

新版Notebook提供了远程开发功能,通过开启SSH连接,用户本地IDE可以远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中,调试和运行代码。

对于使用本地IDE的开发者,由于本地资源限制,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。

而ModelArts的Notebook的优势是即开即用,它预先装好了不同的框架,并且提供了非常多的可选规格,用户可以独占一个容器环境,不受其他人的干扰。只需简单配置,用户即可通过本地IDE连接到该环境进行运行和调试。

图1 本地IDE远程访问Notebook开发环境

ModelArts的Notebook可以视作是本地PC的延伸,均视作本地开发环境,其读取数据、训练、保存文件等操作与常规的本地训练一致。

对于习惯使用本地IDE的开发者,使用远程开发方式,不影响用户的编码习惯,并且可以方便快捷的使用云上的Notebook开发环境。

本地IDE当前支持VSCode、PyCharm。

PyCharm和VSCode还分别有专门的插件PyCharm ToolKit、VSCode ToolKit,更方便将云上资源作为本地的一个扩展。

亮点特性2:预置镜像 - 即开即用,优化配置,支持主流AI引擎

每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的,在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本,包括适配的芯片。

  • 为了简化操作,ModelArts的新版Notebook,同一个Notebook实例中不支持不同引擎之间的切换。
  • 不同Region支持的AI引擎不一样,请以控制台实际界面为准。
表1 AI引擎

镜像名称

镜像描述

适配芯片

支持SSH远程开发访问

支持在线JupyterLab访问

pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04

CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1.4

CPU/GPU

tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04

CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow2.1

CPU/GPU

mindspore1.2.0-openmpi2.1.1-ubuntu18.04

CPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-CPU

CPU

mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04

GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU

GPU

mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04

CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2

CPU

mindstudio3.0.1-ascend910-cann3.3.0-ubuntu18.04-aarch64

Ascend算子开发基础镜像,预置专业级算子开发工具MindStudio,仅支持SSH链接

Ascend 910

tensorflow1.15-mindspore1.2.0-cann20.2-euler2.8-aarch64

Ascend+ARM算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow1.15和MindSpore1.2.0

Ascend 910

亮点特性3:提供在线的交互式开发调试工具JupyterLab

ModelArts集成了基于开源的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。

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。

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