Platform For AI：使用自訂群組件

使用限制

僅支援在 Designer 中使用通用訓練資源公用資源群組運行自訂群組件。

前提條件

已將執行代碼上傳到 OSS Bucket 路徑，詳情參見上傳檔案。本樣本的執行程式碼範例為main.py和requirements.txt。

操作步驟

1. 建立 Pytorch 類型的自訂群組件。

   進入新群組件頁面，建立 Pytorch 類型的自訂群組件，詳細操作步驟與參數說明參見建立自訂群組件，本樣本的核心配置要點如下。

   • 執行配置

     參數	描述
     任务类型	選擇 Pytorch。
     執行鏡像	選擇社区镜像：pytorch-training:1.12-cpu-py39-ubuntu20.04。
     執行代碼	配置為代碼入口檔案（main.py、requirements.txt）所在的 OSS Bucket 路徑。
     执行命令	配置為：python main.py $PAI_USER_ARGS --train $PAI_INPUT_TRAIN --test $PAI_INPUT_TEST --model $PAI_OUTPUT_MODEL --checkpoints $PAI_OUTPUT_CHECKPOINTS && echo "job finished"。

   • 管道及參數配置各參數約束條件配置為：param1範圍[1,10]，param2範圍(0,1)，param3枚舉test1/test2/test3，param5枚舉1/2/4/8。

     參數	描述
     輸入	單擊配置兩個輸入管道： 輸入名稱分別配置為：train、test。 輸入來源：OSS。 是否必填分別配置為：是、否。 描述分別配置為：訓練資料、測試資料。
     输出	單擊配置兩個輸出管道： 輸出名稱分別配置為：model、checkpoints。 存储类型：OSS。 是否必填：是。 描述分別配置為：模型資料、演算法 checkpoints。
     参数	單擊配置五個參數： 參數名稱分別配置為：param1、param2、param3、param4、param5。 參數類型分別配置為：Int、Float、String、Bool、Int。 默认值分別配置為：6、0.3、test1、true、2。 約束條件配置：單擊預設值後的約束，為每個參數配置約束條件。 是否必填分別配置為：是、是、是、否、否。

   • 訓練約束

     參數	描述
     開啟訓練約束	開啟開啟訓練約束開關。
     機器類型	選擇 CPU 和 GPU。
     支援多機	選擇支持。
     支援多卡	選擇不支持。

2. 建立空白工作流程並雙擊工作流程名稱進入工作流程頁面，詳情參見建立工作流程：空白工作流程。

3. 本樣本的組件名稱為 component。將左側自訂群組件目錄中的 component(1.0) 拖入畫布，使用方式與 Designer 內建群組件一致。右側自動展示參數設定面板，顯示已配置的參數及其可視化控制項。

   組件建立後，Designer 的演算法樹中會展示當前工作空間的自訂群組件。

   • 輸入、輸出通道會轉換為 Designer 組件的輸入和輸出。拖入畫布後，組件上方串連訓練資料和測試資料兩個輸入節點，下方輸出模型資料和演算法 checkpoints 兩個節點。

   • 參數會轉換為 Designer 組件右側面板的可視化控制項：數值型參數（如 param1，範圍 [1,10]）顯示為帶範圍約束的輸入框；枚舉型參數（如 param3、param5）顯示為下拉框；布爾型參數（如 param4）顯示為複選框。面板下方還包含 model 和 checkpoints 的 OSS 路徑輸入框。

   • 每個輸出通道對應一個 OSS 目錄選擇控制項。例如 model（模型資料）和 checkpoints（演算法 checkpoints）分別對應獨立的 OSS 直接選取輸入框。

   • 訓練約束配置轉換為 Designer 的執行調優配置。選中元件節點後，單擊右側執行調優 Tab，可配置資源群組、機器執行個體類型（CPU 或 GPU）、機器數量及最大運行時間長度(秒)等參數。

如果組件不滿足使用情境，您可以在組件列表頁面更新配置或新增版本，詳情參見管理自訂群組件。