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快速入门

本文提供了简单的操作手册以便用户使用 DCE 5.0 AI Lab 进行数据集、Notebook、任务训练的整个开发、训练流程。

准备数据集

点击 数据管理 -> 数据集 ,选择 创建 按钮,分别创建以下三个数据集。

数据集:训练代码

训练代码的数据集

Note

目前仅支持读写模式为 ReadWriteManyStorageClass,请使用 NFS 或者推荐的 JuiceFS

数据集:训练数据

本次训练使用的数据为 https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist.git, 这是 Fashion-MNIST 数据集。

如果是中国境内的用户,可以使用 Gitee 加速:https://gitee.com/samzong_lu/fashion-mnist.git

训练数据的数据集

Note

如果未创建训练数据的数据集,通过训练脚本也会自动下载;提前准备训练数据可以提高训练速度。

数据集:空数据集

AI Lab 支持将 PVC 作为数据集的数据源类型,所以创建一个空 PVC 绑定到数据集后,可将空数据集作为存放后续训练任务的输出数据集,存放模型和日志。

空数据集

环境依赖: tensorflow

脚本在运行时,需要依赖 Tensorflow 的 Python 库,可以使用 AI Lab 的环境依赖管理功能,提前将需要的 Python 库下载和准备完成,无需依赖镜像构建

参考 环境依赖 的操作方式,添加一个 CONDA 环境.

name: tensorflow
channels:
  - defaults
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.12
  - tensorflow
prefix: /opt/conda/envs/tensorflow

创建环境依赖

Note

等待环境预热成功后,只需要将此环境挂载到 Notebook、训练任务中,使用 AI Lab 提供的基础镜像就可以

使用 Notebook 调试脚本

准备开发环境,点击导航栏的 Notebooks ,点击 创建

  • 准备好的三个数据集进行关联,挂载路径请参照下图填写,注意将需要使用的空数据集在 输出数据集位置配置

    挂载路径

  • 选择并绑定环境依赖包

    等待 Notebook 创建成功,点击列表中的访问地址,进入 Notebook。并在 Notebook 的终端中执行以下命令进行任务训练。

    进入 notebook

    Note

    脚本使用 Tensorflow,如果忘记关联依赖库,也可以临时用 pip install tensorflow 安装。

    python /home/jovyan/code/tensorflow/tf-fashion-mnist-sample/train.py
    

创建训练任务

  1. 点击导航栏的 任务中心 -> 训练任务 ,创建一个 Tensorflow 单机任务
  2. 先填写基本参数后,点击 下一步
  3. 在任务资源配置中,正确配置任务资源后,点击 下一步

    • 镜像:如果前序环境依赖包准备好了,使用默认镜像即可; 如果未准备,要确认镜像内有 tensorflow 的 Python 库
    • shell:使用 bash 即可
    • 启用命令:

      /home/jovyan/code/tensorflow/tf-fashion-mnist-sample/train.py
      
  4. 在高级配置中,启用 任务分析(Tensorboard) ,点击 确定

    Note

    日志所在位置为输出数据集的 /home/jovyan/model/train/logs/

    高级配置

  5. 返回训练任务列表,等到状态变为 成功 。点击列表右侧的 ,可以查看详情、克隆任务、更新优先级、查看日志和删除等操作。

    提交训练任务

  6. 成功创建任务后,在左侧导航栏点击 任务分析 ,可以查看任务状态并对任务训练进行调优。

    查看任务

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