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快速上手操作指南

快速上手操作指南可以帮助用户快速展开基本的AI算法开发和训练任务。

使用示例前

示例中的用户名、目录、镜像、数据集和资源配置仅供参考。执行前请替换为当前账号的实际信息。

拷贝数据​

平台提供数据保存的目录有四个：个人家目录、样本数据目录、公共目录下的全局共享和组共享目录。普通用户可以通过页面上传数据，也可以通过SFTP工具上传数据。下面介绍通过 SFTP 上传数据的操作；

拷贝数据界面

打开PC电脑端的XFTP工具通过IP、端口、用户、密码是登录平台的密码。连接成功后，可以进行数据文件上传操作。

拷贝数据界面

平台内复制数据​

安装完成后，平台自带了基本模型和测试脚本， 该数据文件在文件管理-全局共享-defaultShare目录下的 user-data，用户可以通过“复制到”功能把该目录下所有文件目录复制到用户家目录中，以普通用户为例操作说明如下：

平台内复制数据界面

模型开发和调试​

以下以tmpUser用户为例，所用的资源组是通用标签默认资源组（可根据实际情况选择）；我们以创建TensorFlow框架的开发环境为例说明，进入shell终端后目录为当前用户家目录；平台自带的算例存放在/defaultShare/user-data目录下，可以通过文件管理中复制功能复制到用户目录。 由于所有作业脚本中路径以tmpUser为默认用户；如果是其他用户，首先，通过运行./user_path_change.sh user_name修改作业脚本的中路径信息。 创建TensorFlow开发环境步骤如下： 镜像：TensorFlow的镜像在TensorFlow标签页下。 数据集路径：MNIST_data。 创建开发环境步骤如下：

  1. 单击右上角“创建”按钮。
  2. 创建开发环境时，自动根据当前的日期和时间进行开发环境名称的命名，用户也可以修改开发环境名称。
  3. 开发环境参数说明：
    1. 选择相应 TensorFlow 框架的镜像；
    2. 选择开发环境要创建到的资源组；
    3. 查看当前用户所属用户组、个人可用资源以及所选资源组中各节点的剩余资源。指定节点后，开发环境将创建在该节点上；不指定时由平台自动调度；
    4. 选择加速卡系列，可用节点会根据选择动态筛选；
    5. 选择资源组中可用的 GPU 类型，开发环境将调度到配备相应 GPU 的物理机；
    6. 通过“CPU/加速卡”选择常用资源配置；
    7. 按需配置 GPU 数量和 CPU 核数；
    8. 配置要挂载的数据。文件管理支持选择多个数据目录，数据集管理支持选择可用数据集；开启更新数据集后，平台会在已有缓存的基础上同步变更；
    9. 选择需要挂载的模型；
    10. 添加自定义环境变量；
    11. 单击“更多选项”，配置内存、端口、共享内存、副本数和启动命令。 内存：大小默认为0，表明不限制内存，用户可以自行设置。 端口：可以让用户自行设置一个用户需要的端口。左边为容器内端口号，右边为容器外端口号，右边可为空。 shm_size：share memory size，默认为4GB。 副本数：一次创建多个开发环境。 启动命令：支持一定程度上由用户指令启动开发环境，并由用户保证命令的正确性。 在开发环境创建过程中，数据集在同步下载，会显示下载进度，等开发环境创建完成后，单击开发环境名称，进入开发环境页面。 创建完成后，进入WebShell终端，切换到tensorflow/mnist目录：
cd /tmpUser/models/tensorflow/mnist

启动命令：

python tf_mnist_single.py

也可以通过shell终端连接到开发环境中，在开发环境列表中单击“SSH”按钮查看连接方式。 打开PC电脑上的shell终端连接到开发环境中，执行训练任务命令。 可以执行tf_mnist_single.py文件进行单机单卡训练任务。

训练任务-托管式服务​

下面以tmpUser用户说明创建TensorFlow单机任务操作说明：

  1. 单击“创建”按钮，开始创建Tensorflow单机任务。
  2. 填写任务信息
  • 镜像：选择 TensorFlow 镜像；
  • 数据集：/MNIST_data；
  • 启动文件：TensorFlow 单机训练脚本 /tmpUser/models/tensorflow/mnist/tf_mnist_single.py。

训练任务-托管式服务界面

或者使用命令模式：

python /tmpUser/models/tensorflow/mnist/tf_mnist_single.py

训练任务-托管式服务界面

其他参数按需选择。

训练任务可视化​

用户通过平台提供的可视化功能，能够查看任务的训练日志。操作步骤：

  1. 进入“业务管理 > 任务管理”，单击“可视化”按钮
  2. 如果在创建任务的时候没有选择日志路径，在此处将会再次提示用户选择
  3. 单击“确定”后，弹出可视化窗口