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更新时间:2021-07-27 GMT+08:00
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提交训练作业

使用PyCharm ToolKit工具,可以快速将本地开发的训练代码,提交至ModelArts公有云侧进行训练。ModelArts管理控制台的创建训练操作指导请参见训练作业

前提条件

  • 在本地PyCharm中已有训练代码工程。
  • 训练作业使用的数据已上传至OBS,且OBS与ModelArts在同一区域。
  • 使用PyCharm ToolKit提交训练作业,仅限于旧版训练作业,暂不支持新版训练作业。

配置训练作业参数

  1. 在PyCharm中,打开训练代码工程和训练启动文件,然后在菜单栏中选择“ModelArts > Edit Training Job Configuration”
    图1 选择作业配置
  2. 在弹出的对话框中,设置训练作业相关参数,详细参数说明请参见表1
    表1 训练作业配置参数说明

    参数

    说明

    Job Name

    训练作业的名称。

    Job Description

    训练作业的简要描述。

    Algorithm Souce

    训练算法来源,分为“常用框架”“自定义镜像”两种,二者选一项即可。常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎,当前支持的引擎列表请参见训练管理支持的常用框架。如果您使用的AI引擎为支持列表之外的,建议使用自定义镜像的方式创建训练作业。

    AI Engine

    选择代码使用的AI引擎及其版本。支持的AI引擎与ModelArts管理控制台中训练作业支持的常用框架一致。详情可参见训练管理支持的常用框架

    Boot File Path

    训练启动文件,所选启动文件必须是当前PyCharm训练工程中的文件。

    Code Directory

    训练代码目录,系统会自动填写为训练启动文件所在的目录,用户可根据需要修改,所选目录必须是当前工程中的目录且包含启动文件。

    当算法来源为自定义镜像,训练代码已预置在镜像中时,该参数可以为空。

    Image Path

    SWR镜像的URL地址,例如swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/image-org/image-name:version。关于自定义镜像的说明,请参见自定义镜像介绍

    Boot Command

    启动本次训练作业的运行命令。例如“bash /home/work/run_train.sh python {python启动文件及参数}”

    当用户输入的命令中不包含“--data_url”“--train_url”参数时,工具在提交训练作业时会在命令后面自动添加这两个参数,分别对应存储训练数据的OBS路径和存放训练输出的OBS路径。

    OBS Path

    设置OBS路径,该路径下会自动创建用于存放训练输出模型和训练日志的目录。

    Data Path in OBS

    设置为存储训练数据的OBS路径,例如“/test-modelarts2/mnist/dataset-mnist/”,其中“test-modelarts2”为桶名称。

    Specifications

    训练使用资源类型。目前支持公共资源池和专属资源池两种类型。规格与ModelArts管理控制台中训练作业支持的规格一致,详情可参见使用常用框架训练模型。专属资源池规格以“Dedicated Resource Pool”标识。只有购买了专属资源池的用户才会显示专属资源池规格。专属资源池购买指导请参见创建专属资源池

    Compute Nodes

    计算资源节点个数。数量设置为1时,表示单机运行;数量设置大于1时,表示后台的计算模式为分布式。

    Available/Total Nodes

    “Specifications”选择专属资源池规格时,显示专属资源池的可用节点数和总节点数,用户选择“Compute Nodes”的个数不要超过可用节点数。

    Running Parameters

    运行参数。如果您的代码需要添加一些运行参数,可以在此处添加,多个运行参数使用英文分号隔开, 例如"key1=value1;key2=value2"。此参数也可以不设置,即保持为空。

    图2 配置训练作业参数(公共资源池)
    图3 配置训练作业参数(专属资源池)
    图4 配置训练作业参数(自定义镜像)
  3. 参数填写完成后,单击“Apply and Run”。即自动上传本地代码至云端并启动训练,在工具下方的Training Log区域,会实时展示训练作业运行情况。当训练日志中出现“Current training job status: Successful”类似信息时,表示训练作业运行成功。
    • 在单击“Apply and Run”按钮后,系统将自动开始执行训练作业。如果您想停止此作业,可以选择菜单栏中的“ModelArts > Stop Training Job”停止此作业。
    • 如果单击“Apply”,不会直接启动运行,只是保存训练作业的设置,如果需要启动作业,可以选择菜单栏中的“ModelArts > Run Training Job”启动此作业。
    图5 训练日志展示样例
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