新增作业（通用编辑器）

操作步骤

1. 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据处理”。
2. 在“任务管理”界面，单击“新增作业”。
3. 配置信息，参数说明见表1。

   表1 参数说明

   参数		说明
   基本信息	作业名称	自定义输入。
   	开发环境	该作业的运行环境。这里以“通用编辑器”为例。
   	作业位置	存储作业脚本的数据湖OBS桶路径。支持从下拉框中选择OBS桶，自动带出存储路径。
   	作业描述	作业描述信息。
   配置信息	运行参数	Python脚本中设置的运行参数，可以在这里赋值。单击“添加运行参数”，可输入多组运行参数。

4. 单击“下一步”。
5. 在左侧单击“软件目录”页签，展示代码文件存放目录。
   • 软件目录：代码文件存放目录。
   • 数据目录：数据文件存放目录。
   • ：新建文件夹。
   • ：刷新左侧目录树。
   • ：删除选中的目录或文件。

6. （可选）单击左侧目录中的“main.py”、"py_main.py"、"sdk_main.py"文件，界面右侧展示文件内容。

   查看已有样例代码内容。

7. 单击，自行上传编译好的Scala或者JAVA代码jar包；或者单击，自行在新增的脚本界面上编辑代码。
8. 脚本编辑完成后，在键盘上按“Ctrl+s”，或者鼠标右键，单击“保存”。
9. 在左侧下方“配置信息”区域，配置参数。
   • 普通python作业运行参数配置，参数说明见表2。

     表2 普通python作业运行参数说明

     参数	说明
     执行引擎	选择AI引擎和对应的Python语言版本，根据实际情况配置。 样例1：选择PyTorch，根据实际情况配置对应的Python语言版本，例如：PyTorch-1.3.0-python3.7。 样例2：选择TensorFlow，根据实际情况配置对应的Python语言版本，例如：TF-1.3.1-python3.7。 样例3：选择XGBoost-Sklearn，根据实际情况配置对应的Python语言版本，例如：XGBoost-0.80-Sklearn-0.1.8.1-python2.7。
     启动文件	单击右侧“选择”，在弹出的对话框中，选择需要执行的文件。
     规格	选择执行作业的CPU和GPU配置。 支持使用租户订购的ModelArts专属资源池。
     计算节点规格	单节点运行。目前不支持修改。
     运行参数	Python脚本中设置的运行参数，可以在这里赋值。

10. 单击“保存配置”，在“提示”对话框单击“确定”，保存运行配置。
11. 单击“提交运行”，开始执行作业。
12. （可选）在任务管理界面，支持如下操作。
    • 支持按作业运行状态展示作业。例如，单击“成功”，任务列表仅展示“作业运行状态”值为“成功”的作业。
    • 查看作业信息：在需要查看的作业对应的“操作”列下，单击。
    • 运行/停止作业：在需要运行/停止的作业对应的“操作”列下，单击/。
    • 运行后数据的处理：在需要数据处理的任务对应的“操作”列下，单击，在下拉列表中选择对应功能处理数据。
    • 删除作业：在需要删除的作业对应的“操作”列下，单击>。
    • 发布运行成功的数据为数据集：在需要发布的作业对应的“操作”列下，单击>。