Tüm Ürünler
Search

Bu Ürün

    Platform For AI:Gönderim komutları

    Belge Merkezi

    Platform For AI:Gönderim komutları

    Son Güncelleme:Oct 04, 2026

    İstemci aracını kullanarak çeşitli türlerde eğitim işleri gönderebilirsiniz. Bu konuda, çağrım sözdizimi, parametre açıklamaları ve kullanım örnekleri dahil olmak üzere iş gönderiminde kullanılan komutlar açıklanmaktadır.

    İş gönderimi için genel parametreler

    DLC komut satırını kullanarak TensorFlow (tfjob), PyTorch (pytorchjob) veya XGBoost (xgboostjob) işleri gönderdiğinizde bir dizi genel parametre uygulanır. Genel parametreler aşağıda listelenmiştir.

    Tablo 1. İş gönderimi için genel parametreler

    Parametre

    Zorunlu

    Açıklama

    Tür

    İş parametre dosyasında desteklenir

    name

    Evet

    İşin adı. Birden fazla iş aynı adı paylaşabilir.

    STRING

    Evet

    command

    Evet

    Her düğüm için başlangıç komutu.

    STRING

    Evet

    data_sources

    Hayır

    Bir veri kümesini bağlar. Veri kümesi sürümünü ve bağlama yolunu --data_sources=<datasets_id>:<version>:<mount_path> biçiminde belirtebilirsiniz. Burada:

    • <datasets_id>: Veri kümesi kimliğiyle değiştirin. Datasets sayfasında görüntüleyebilirsiniz.

    • <version>: Veri kümesi sürümüyle değiştirin, örneğin v1.

    • <mount_path>: Bağlama yoluyla değiştirin, örneğin /mnt/data/.

    Birden fazla veri kümesini aynı anda virgülle (,) ayırarak bağlayabilirsiniz. Varsayılan değer boştur.

    STRING

    Evet

    spot_spec

    Hayır

    Spot kaynaklarını kullanır. Biçim <limit_type>:<limit_value> şeklindedir. Burada:

    • <limit_type>: Teklif üst sınırı türü. İki değer desteklenir:

      • discount: Maksimum indirim

      • price: Maksimum fiyat

    • <limit_value>: Maksimum fiyat veya maksimum indirim.

    Örneğin, maksimum teklifi %50 indirimle ayarlamak için şu yapılandırmayı kullanın:

    --spot_spec=discount:0.5

    Spot örnek türleri, iş çerçevesinin role özel parametreleri üzerinden yapılandırılır (örneğin, PyTorchJob için --master_spec ve --worker_spec kullanın).

    STRING

    Evet

    elastic_spot_specs

    Hayır

    Birden çok örnek türü içeren esnek spot kaynaklarını kullanır. Biçim

    <instance_type>:<limit_type>:<limit_value> şeklindedir. Burada:

    • <instance_type>: Örnek türü. Kullanılabilir türleri konsolda görüntüleyebilirsiniz. Desteklenen spot örnek türleri bölgeye göre değişir.

    • <limit_type>: Teklif üst sınırı türü. İki değer desteklenir:

      • discount: Maksimum indirim

      • price: Maksimum fiyat

    • <limit_value>: Maksimum fiyat veya maksimum indirim.

    , ile ayrılmış birden fazla aday örnek türü belirtebilirsiniz. İş, başarılı şekilde teklif verilen ilk örnek türünde çalışır. Örneğin:

    --elastic_spot_specs=ml.gp7vf.16.40xlarge:discount:1,ml.gu8tef.8.46xlarge:discount:0.8,ml.gu8tf.8.40xlarge:discount:0.5

    STRING

    Evet

    data_source_uris

    Hayır

    Bir veri kaynağı yolunu doğrudan bağlar. Biçim --data_source_uris=<uri>::<mount_path> şeklindedir. Burada:

    • <uri>: Veri kaynağı depolama yoluyla değiştirin, örneğin oss://examplebucket.oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com/path/.

    • <mount_path>: Bağlama yoluyla değiştirin, örneğin /mnt/data/.

    Birden fazla veri kaynağı yolunu aynı anda virgülle (,) ayırarak bağlayabilirsiniz. Varsayılan değer boştur.

    STRING

    Evet

    code_source

    Hayır

    Kod kaynağı kimliği. Code configuration sayfasında görüntüleyebilirsiniz. Yalnızca tek bir değer belirtilebilir. Varsayılan değer boştur.

    STRING

    Evet

    code_branch

    Hayır

    Kod deposunun dalını belirtir. Bu parametreyi code_source parametresiyle birlikte kullanın.

    STRING

    Evet

    code_commit

    Hayır

    Kod deposunun commit kimliğini belirtir. Bu parametreyi code_source parametresiyle birlikte kullanın.

    STRING

    Evet

    thirdparty_libs

    Hayır

    Python üçüncü taraf kitaplıkları. Birden fazla kitaplığı virgülle (,) ayırın. Varsayılan değer boştur.

    STRING

    Evet

    thirdparty_lib_dir

    Hayır

    Python üçüncü taraf kitaplıklarının yüklenmesi için kullanılan requirements.txt dosyasını içeren dizin. Varsayılan değer boştur.

    STRING

    Hayır

    vpc_id

    Hayır

    İşin erişebileceği VPC'nin (Virtual Private Cloud) kimliği. Varsayılan değer boştur.

    STRING

    Evet

    switch_id

    Hayır (vpc_id belirtilirse zorunludur)

    İşin eriştiği VPC'deki vSwitch'in kimliği. Varsayılan değer boştur.

    STRING

    Evet

    security_group_id

    Hayır (vpc_id belirtilirse zorunludur)

    İşin eriştiği VPC'deki güvenlik grubunun kimliği. Varsayılan değer boştur.

    STRING

    Evet

    job_file

    Hayır

    İş parametre dosyası. job_file içindeki parametreler önceliklidir. Biçim key=value şeklindedir; burada anahtar adı komut satırı parametre adıyla eşleşir. Yapılandırma ayrıntıları için bkz. İş gönderimi için gelişmiş parametreler.

    STRING

    Hayır

    interactive

    Hayır

    İşin etkileşimli modda başlatılıp başlatılmayacağı.

    BOOL

    Evet

    job_max_running_time_minutes

    Hayır

    İşin maksimum çalışma süresi. Varsayılan değer 0'dır; bu, maksimum çalışma süresi ayarlanmadığı anlamına gelir.

    INT64

    Evet

    success_policy

    Hayır

    Yalnızca TFJob tarafından desteklenir. Geçerli değerler:

    • ChiefWorker: Chief düğümünün Pod'u başarıyla tamamlandığında iş başarılı olur.

    • AllWorkers: İş yalnızca tüm düğümler başarıyla tamamlandığında başarılı olur.

    Boş bırakılırsa varsayılan olarak AllWorkers kullanılır.

    STRING

    Evet

    envs

    Hayır

    Çalışan düğümler için ortam değişkenlerini yapılandırır. Biçim key1=value1,key2=value2 şeklindedir. Birden fazla ortam değişkeni virgülle (,) ayrılır. Her ortam değişkeninin anahtarı ve değeri eşittir (=) işaretiyle ayrılır.

    StringToString

    Evet

    tags

    Hayır

    İş için etiketleri yapılandırır. Biçim key1=value1,key2=value2 şeklindedir. Birden fazla etiket virgülle (,) ayrılır. Her etiketin anahtarı ve değeri eşittir (=) işaretiyle ayrılır.

    StringToString

    Evet

    oversold_type

    Hayır

    İşin boşta kalan hesaplama kaynaklarını nasıl kullanacağını yapılandırır. Geçerli değerler:

    • AcceptQuotaOverSold (kabul edilebilir): İş boşta kalan hesaplama kaynaklarını kullanabilir.

    • ForceQuotaOverSold (yalnızca boşta): İş yalnızca boşta kalan hesaplama kaynaklarını kullanır.

    • ForbiddenQuotaOverSold (kabul edilemez): İş yalnızca ilişkili kota içindeki kaynakları kullanır ve boşta kalan hesaplama kaynaklarını kullanmaz.

    STRING

    Evet

    driver

    Hayır

    İş tarafından kullanılan GPU sürücü sürümünü belirtir.

    STRING

    Evet

    default_route

    Hayır

    Bir VPC seçildiğinde genel ağa erişim yöntemini yapılandırır. Geçerli değerler:

    • eth0 (varsayılan): Genel ağ geçidi üzerinden genel ağa erişir.

    • eth1: Seçilen VPC'nin özel ağ geçidi üzerinden genel ağa erişir.

    STRING

    Evet

    priority

    Hayır

    İşin önceliğini yapılandırır. Varsayılan değer 1'dir. Değer aralığı 1 ila 9 arasındadır. Burada:

    • 1 en düşük önceliktir.

    • 9 en yüksek önceliktir.

    INT32

    Evet

    exit_code_on_stopped

    Hayır

    Etkileşimli modda çalışan bir iş durdurulduğunda komut satırı aracının çıkış kodunu belirtir. Varsayılan değer 0'dır.

    INT32

    Evet

    job_reserved_minutes

    Hayır

    İş sonlandıktan sonraki saklama süresini (dakika cinsinden) ayarlar. Varsayılan değer 0'dır.

    INT32

    Evet

    job_reserved_policy

    Hayır

    İş için saklama ilkesini ayarlar. Geçerli değerler:

    • Always (varsayılan): Başarılı veya başarısız olmasına bakılmaksızın işi saklar.

    • OnFailure: Yalnızca başarısız olduğunda işi saklar.

    • OnSucceed: Yalnızca başarılı olduğunda işi saklar.

    STRING

    Evet

    TensorFlow eğitim işleri gönderme (submit tfjob)

    • İşlev

      TensorFlow eğitim işleri göndermek için kullanılır.

    • Sözdizimi

      TensorFlow işlerini komut satırı parametreleri veya bir iş parametre dosyası kullanarak gönderebilirsiniz.

      ./dlc submit tfjob [flags]

    • Parametreler

      Komut satırı parametrelerini kullanarak bir TensorFlow işi gönderirken komuttaki parametreleri gerçek değerlerle değiştirin. Bir iş parametre dosyası kullanarak gönderirken parametreleri dosyaya <parameterName>=<parameterValue> biçiminde yazın. TensorFlow işleri göndermek için kullanılan genel parametreler bu konunun başında listelenmiştir. Aşağıda TensorFlow işlerine özgü parametreler yer almaktadır:

      Tablo 2. TensorFlow işlerine özgü parametreler

      Parametre

      Zorunlu

      Açıklama

      Tür

      İş parametre dosyasında desteklenir

      workspace_id

      Evet

      Çalışma alanı kimliği. Varsayılan değer boştur. Çalışma alanı oluşturma hakkında bilgi için bkz. Çalışma alanları oluşturma ve yönetme.

      STRING

      Evet

      chief

      Hayır

      TensorFlow Chief düğümünün etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceği. Geçerli değerler:

      • false: Varsayılan. TensorFlow Chief düğümünü devre dışı bırakır.

      • true: TensorFlow Chief düğümünü etkinleştirir.

      BOOL

      Evet

      chief_image

      Hayır

      TensorFlow Chief düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      chief_spec

      Hayır

      TensorFlow Chief düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      master_image

      Hayır

      TensorFlow Master düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      master_spec

      Hayır

      TensorFlow Master düğümü tarafından kullanılan örnek türü.

      STRING

      Evet

      masters

      Hayır

      TensorFlow Master düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.

      INT

      Evet

      ps

      Hayır

      TensorFlow Parameter Server düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.

      INT

      Evet

      ps_image

      Hayır

      TensorFlow Parameter Server düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      ps_spec

      Hayır

      TensorFlow Parameter Server düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      worker_image

      Hayır

      TensorFlow Worker düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      worker_spec

      Hayır

      TensorFlow Worker düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      workers

      Hayır

      TensorFlow Worker düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.

      INT

      Evet

      evaluator_image

      Hayır

      TensorFlow Evaluator düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      evaluator_spec

      Hayır

      TensorFlow Evaluator düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      evaluators

      Hayır

      TensorFlow Evaluator düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.

      INT

      Evet

      graphlearn_image

      Hayır

      TensorFlow GraphLearn düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      graphlearn_spec

      Hayır

      TensorFlow GraphLearn düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.

      STRING

      Evet

      graphlearns

      Hayır

      TensorFlow GraphLearn düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.

      INT

      Evet

      Tablo 3. TensorFlow işlerini özel kaynak grubuna göndermeye özgü parametreler


      Parametre


      Zorunlu


      Açıklama


      Tür


      İş parametre dosyasında desteklenir


      resource_id/@parmname


      Hayır (işler özel kaynak grubuna gönderilirken zorunludur)


      Özel kaynak kotasının kimliği. Varsayılan değer boştur. Özel kaynak kotası oluşturma hakkında bilgi için bkz. Genel hesaplama kaynağı kotaları.


      STRING


      Evet


      priority/@parmname


      Hayır


      İş önceliği. Varsayılan değer 1'dir.


      INT


      Evet


      chief_cpu/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Chief düğümü tarafından kullanılan CPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      chief_gpu/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Chief düğümü tarafından kullanılan GPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      chief_gpu_type/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Chief düğümü tarafından kullanılan GPU türü. Varsayılan değer boştur. Örnek: GU50.


      STRING


      Evet


      chief_memory/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Chief düğümü tarafından kullanılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      chief_shared_memory/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Chief düğümü için paylaşılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      master_cpu/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Master düğümü tarafından kullanılan CPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      master_gpu/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Master düğümü tarafından kullanılan GPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      master_gpu_type/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Master düğümü tarafından kullanılan GPU türü. Varsayılan değer boştur. Örnek: GU50.


      STRING


      Evet


      master_memory/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Master düğümü tarafından kullanılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      master_shared_memory/@parmname


      Hayır


      TensorFlow Master düğümü için paylaşılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      *_cpu/@parmname


      Hayır


      TensorFlow düğümleri tarafından kullanılan CPU sayısı. Varsayılan değer boştur. yerine (ps, worker, evaluator, graphlearn) yazın.


      STRING


      Evet


      *_gpu/@parmname


      Hayır


      TensorFlow düğümleri tarafından kullanılan GPU sayısı. Varsayılan değer boştur. yerine (ps, worker, evaluator, graphlearn) yazın.


      STRING


      Evet


      *_gpu_type/@parmname


      Hayır


      TensorFlow düğümleri tarafından kullanılan GPU türü. Varsayılan değer boştur. Örnek: GU50. yerine (ps, worker, evaluator, graphlearn) yazın.


      STRING


      Evet


      *_memory/@parmname


      Hayır


      TensorFlow düğümleri tarafından kullanılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi. yerine (ps, worker, evaluator, graphlearn) yazın.


      STRING


      Evet


      *_shared_memory/@parmname


      Hayır


      TensorFlow düğümleri için paylaşılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi. yerine (ps, worker, evaluator, graphlearn) yazın.


      STRING


      Evet

    • Örnekler

      • Komut satırı parametrelerini kullanarak 2 Worker ve 1 PS ile dağıtılmış bir iş gönderin. Örnek:

        ./dlc submit tfjob --name=test_2021 --ps=1 \
  --ps_spec=ecs.g6.8xlarge \
  --ps_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04 \
  --workers=2 \
  --worker_spec=ecs.g6.4xlarge \
  --worker_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04 \
  --command="python /root/data/dist_mnist/code/dist-main.py --max_steps=10000 --data_dir=/root/data/dist_mnist/data/" \
  --workspace_id=***** \
  --data_sources=d-pcsah1t86b********:v1:/mnt/data/

        Sistem aşağıdakine benzer bir sonuç döndürür:

        +----------------------------------+--------------------------------------+
|              JobId               |              RequestId               |
+----------------------------------+--------------------------------------+
| dlcmp6vwljkz****                 | xxxxxxxx-79AF-4EFC-9CE9-xxxxxxxxxxxx |
+----------------------------------+--------------------------------------+

      • Bir iş parametre dosyası kullanarak 2 Worker ve 1 PS ile dağıtılmış bir iş gönderin. Örnek:

        ./dlc submit tfjob --job_file=job_file.dist_mnist.1ps2w

        Burada job_file.dist_mnist.1ps2w/@parmname iş parametre dosyasıdır. Parametreler <parameterName>=<parameterValue> biçiminde belirtilir. job_file.dist_mnist.1ps2w/@parmname içeriği aşağıdaki gibidir:

        name=test_2021
workers=2
worker_spec=ecs.g6.4xlarge
worker_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04
ps=1
ps_spec=ecs.g6.8xlarge
ps_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04
command=python /root/data/dist_mnist/code/dist-main.py --max_steps=10000 --data_dir=/root/data/dist_mnist/data/
workspace_id=*****
data_sources=d-pcsah1t86b********:v1:/mnt/data/

    PyTorch eğitim işleri gönderme (submit pytorchjob)

    • İşlev

      PyTorch eğitim işleri göndermek için kullanılır.

    • Sözdizimi

      PyTorch işlerini komut satırı parametreleri veya bir iş parametre dosyası kullanarak gönderebilirsiniz.

      ./dlc submit pytorchjob [flags]

    • Parametreler

      Komut satırı parametrelerini kullanarak bir PyTorch işi gönderirken komuttaki parametreleri gerçek değerlerle değiştirin. Bir iş parametre dosyası kullanarak gönderirken parametreleri dosyaya <parameterName>=<parameterValue> biçiminde yazın. PyTorch işleri göndermek için kullanılan genel parametreler bu konunun başında listelenmiştir. Aşağıda PyTorch işlerine özgü parametreler yer almaktadır:

      Tablo 4. PyTorch işlerine özgü parametreler


      Parametre


      Zorunlu


      Açıklama


      Tür


      İş parametre dosyasında desteklenir


      workspace_id/@parmname


      Evet


      Çalışma alanı kimliği. Varsayılan değer boştur. Çalışma alanı oluşturma hakkında bilgi için bkz. Çalışma alanları oluşturma ve yönetme.


      STRING


      Evet


      master_image/@parmname


      Hayır


      PyTorch Master düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      master_spec/@parmname


      Hayır


      PyTorch Master düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      masters/@parmname


      Hayır


      PyTorch Master düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.


      INT


      Evet


      worker_image/@parmname


      Hayır


      PyTorch Worker düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      worker_spec/@parmname


      Hayır


      PyTorch Worker düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      workers/@parmname


      Hayır


      PyTorch Worker düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.


      INT


      Evet

      Tablo 5. PyTorch işlerini özel kaynak grubuna göndermeye özgü parametreler


      Parametre


      Zorunlu


      Açıklama


      Tür


      İş parametre dosyasında desteklenir


      resource_id/@parmname


      Hayır (işler özel kaynak grubuna gönderilirken zorunludur)


      Özel kaynak kotasının kimliği. Varsayılan değer boştur. Özel kaynak kotası oluşturma hakkında bilgi için bkz. Genel hesaplama kaynağı kotaları.


      STRING


      Evet


      priority/@parmname


      Hayır


      İş önceliği. Varsayılan değer 1'dir.


      INT


      Evet


      master_cpu/@parmname


      Hayır


      PyTorch Master düğümü tarafından kullanılan CPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      master_gpu/@parmname


      Hayır


      PyTorch Master düğümü tarafından kullanılan GPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      master_gpu_type/@parmname


      Hayır


      PyTorch Master düğümü tarafından kullanılan GPU türü. Varsayılan değer boştur. Örnek: GU50.


      STRING


      Evet


      master_memory/@parmname


      Hayır


      PyTorch Master düğümü tarafından kullanılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      master_shared_memory/@parmname


      Hayır


      PyTorch Master düğümü için paylaşılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      worker_cpu/@parmname


      Hayır


      PyTorch Worker düğümü tarafından kullanılan CPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      worker_gpu/@parmname


      Hayır


      PyTorch Worker düğümü tarafından kullanılan GPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      worker_gpu_type/@parmname


      Hayır


      PyTorch Worker düğümü tarafından kullanılan GPU türü. Varsayılan değer boştur. Örnek: GU50.


      STRING


      Evet


      worker_memory/@parmname


      Hayır


      PyTorch Worker düğümü tarafından kullanılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      worker_shared_memory/@parmname


      Hayır


      PyTorch Worker düğümü için paylaşılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet

    • Örnekler

      Komut satırı parametrelerini kullanarak bir GPU model eğitimi işi gönderin. Örnek:

      ./dlc submit pytorchjob --name=test_pt_face \
  --workers=1 \
  --worker_spec=ecs.gn6e-c12g1.3xlarge \
  --worker_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/pytorch-training:1.7.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04 \
  --command="apt-get update; apt-get -y --allow-downgrades install libpcre3=2:8.38-3.1 libpcre3-dev libgl1-mesa-glx libglib2.0-dev; cd /root/data/face; python train.py --num_workers 0 --save_folder outputs" \
  --data_sources=d-pcsah1t86b********:v1:/mnt/data/ \
  --workspace_id=*****

      Komut satırı parametrelerini kullanarak spot kaynakları kullanan bir model eğitimi işi gönderin. Örnek:

      ./dlc submit pytorchjob --name=test_pt_face \
  --workers=1 \
  --elastic_spot_specs=ml.gp7vf.16.40xlarge:discount:1,ml.gu8tef.8.46xlarge:discount:1,ml.gu8tf.8.40xlarge:discount:0.5 \
  --worker_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/pytorch-training:1.7.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04 \
  --command="apt-get update; apt-get -y --allow-downgrades install libpcre3=2:8.38-3.1 libpcre3-dev libgl1-mesa-glx libglib2.0-dev; cd /root/data/face; python train.py --num_workers 0 --save_folder outputs" \
  --workspace_id=*****

      Sistem aşağıdakine benzer bir sonuç döndürür:

      +----------------------------------+--------------------------------------+
|              JobId               |              RequestId               |
+----------------------------------+--------------------------------------+
| dlcu704xxuxk****                 | xxxxxxxx-79AF-4EFC-9CE9-xxxxxxxxxxxx |
+----------------------------------+--------------------------------------+

    XGBoost eğitim işleri gönderme (submit xgboostjob)

    • İşlev

      XGBoost eğitim işleri göndermek için kullanılır.

    • Sözdizimi

      XGBoost işlerini komut satırı parametreleri veya bir iş parametre dosyası kullanarak gönderebilirsiniz.

      ./dlc submit xgboostjob [flags]

    • Parametreler

      Komut satırı parametrelerini kullanarak bir XGBoost işi gönderirken komuttaki parametreleri gerçek değerlerle değiştirin. Bir iş parametre dosyası kullanarak gönderirken parametreleri dosyaya <parameterName>=<parameterValue> biçiminde yazın. XGBoost işleri göndermek için kullanılan genel parametreler bu konunun başında listelenmiştir. Aşağıda XGBoost işlerine özgü parametreler yer almaktadır:

      Tablo 6. XGBoost işlerine özgü parametreler


      Parametre


      Zorunlu


      Açıklama


      Tür


      İş parametre dosyasında desteklenir


      workspace_id/@parmname


      Evet


      Çalışma alanı kimliği. Varsayılan değer boştur. Çalışma alanı oluşturma hakkında bilgi için bkz. Çalışma alanları oluşturma ve yönetme.


      STRING


      Evet


      master_image/@parmname


      Hayır


      XGBoost Master düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      master_spec/@parmname


      Hayır


      XGBoost Master düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      masters/@parmname


      Hayır


      XGBoost Master düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.


      INT


      Evet


      worker_image/@parmname


      Hayır


      XGBoost Worker düğümünün görüntüsü. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      worker_spec/@parmname


      Hayır


      XGBoost Worker düğümü tarafından kullanılan örnek türü. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      workers/@parmname


      Hayır


      XGBoost Worker düğümlerinin sayısı. Varsayılan değer 0'dır.


      INT


      Evet

      Tablo 7. XGBoost işlerini özel kaynak grubuna göndermeye özgü parametreler


      Parametre


      Zorunlu


      Açıklama


      Tür


      İş parametre dosyasında desteklenir


      resource_id/@parmname


      Hayır (işler özel kaynak grubuna gönderilirken zorunludur)


      Özel kaynak kotasının kimliği. Varsayılan değer boştur. Özel kaynak kotası oluşturma hakkında bilgi için bkz. Genel hesaplama kaynağı kotaları.


      STRING


      Evet


      priority/@parmname


      Hayır


      İş önceliği. Varsayılan değer 1'dir.


      INT


      Evet


      master_cpu/@parmname


      Hayır


      XGBoost Master düğümü tarafından kullanılan CPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      master_gpu/@parmname


      Hayır


      XGBoost Master düğümü tarafından kullanılan GPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      master_gpu_type/@parmname


      Hayır


      XGBoost Master düğümü tarafından kullanılan GPU türü. Varsayılan değer boştur. Örnek: GU50.


      STRING


      Evet


      master_memory/@parmname


      Hayır


      XGBoost Master düğümü tarafından kullanılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      master_shared_memory/@parmname


      Hayır


      XGBoost Master düğümü için paylaşılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      worker_cpu/@parmname


      Hayır


      XGBoost Worker düğümü tarafından kullanılan CPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      worker_gpu/@parmname


      Hayır


      XGBoost Worker düğümü tarafından kullanılan GPU sayısı. Varsayılan değer boştur.


      STRING


      Evet


      worker_gpu_type/@parmname


      Hayır


      XGBoost Worker düğümü tarafından kullanılan GPU türü. Varsayılan değer boştur. Örnek: GU50.


      STRING


      Evet


      worker_memory/@parmname


      Hayır


      XGBoost Worker düğümü tarafından kullanılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet


      worker_shared_memory/@parmname


      Hayır


      XGBoost Worker düğümü için paylaşılan bellek kaynakları. Varsayılan değer boştur. Örnek: 500 Mi, 1 Gi.


      STRING


      Evet

    • Örnekler

      Komut satırı parametrelerini kullanarak bir XGBoost işi gönderin. Örnek:

      ./dlc submit xgboostjob --name=test_xgboost \
  --workers=1 \
  --worker_spec=ecs.gn6e-c12g1.3xlarge \
  --worker_image=xgboost-training:1.6.0-cpu-py36-ubuntu18.04 \
  --command="python /root/code/horovod/xgboost/main.py --job_type=Train --xgboost_parameter=objective:multi:softprob,num_class:3 --n_estimators=50 --model_path=autoAI/xgb-opt/2" \
  --data_sources=d-pcsah1t86b********:v1:/mnt/data/ \
  --workspace_id=*****

      Sistem aşağıdakine benzer bir sonuç döndürür:

      +----------------------------------+--------------------------------------+
|              JobId               |              RequestId               |
+----------------------------------+--------------------------------------+
| dlc1nvu3gli0****                 | xxxxxxxx-79AF-4EFC-9CE9-xxxxxxxxxxxx |
+----------------------------------+--------------------------------------+

    İş gönderimi için gelişmiş parametreler

    İşleri belirli düğümlerde zamanlama

    Lingjun akıllı hesaplama veya genel hesaplama kaynak kotası kullanarak bir iş gönderdiğinizde DLC komut satırındaki parametreleri yapılandırarak işi belirli düğümlerde zamanlayabilirsiniz.

    Not

    Bu özellik şu anda yalnızca beyaz listeye eklenmiş kullanıcılar için kullanılabilir. Erişime ihtiyacınız varsa beyaz listeye eklenmek için hesap yöneticinizle iletişime geçin.

    • Parametreler


      Parametre


      Açıklama


      Örnek değer


      --allow_nodes="${allow_nodes}"


      Bir düğüm adı listesi belirtir. Birden fazla düğüm adını virgülle (,) ayırın. Düğüm adları arasında boşluk bırakmayın.


      lingjuc47iextvg9-,lingjuc47iextvg9-


      --deny_nodes="${deny_nodes}"


      Dışlanacak düğüm listesini belirtir. Birden fazla düğüm adını virgülle (,) ayırın. Düğüm adları arasında boşluk bırakmayın.


      lingjuc47iextvg9-,lingjuc47iextvg9-

    • Örnekler

      Komut satırı parametreleri

      Komut satırı parametrelerini kullanarak bir iş gönderin. Örnek:

      • Zamanlama düğümü belirtilmemiş

        ./dlc submit pytorchjob --name=assign_node_test_no_node  \--workers=1 \
    --worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04 \
    --command="sleep 1000" \
    --workspace_id='****' \
    --resource_id='quotau2h98mt****' \
    --worker_cpu="1" \
    --worker_memory='2Gi'

      • Zamanlama düğümlerini belirtin

        ./dlc submit pytorchjob --name=assign_node_test_2_allow_nodes  \--workers=1 \
    --worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04 \
    --command="sleep 1000" \
    --workspace_id='****' \
    --resource_id='quotau2h98mt****' \
    --worker_cpu="1" \
    --worker_memory='2Gi' \
    --allow_nodes="lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****"

      • Belirli düğümleri hariç tutun

         ./dlc submit pytorchjob --name=assign_node_test_two_deny_nodes  \--workers=1 \
    --worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04 \
    --command="sleep 1000" \
    --workspace_id='****' \
    --resource_id='quotau2h98mt****' \
    --worker_cpu="1" \
    --worker_memory='2Gi' \
    --deny_nodes="lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****"

      • Zamanlama düğümlerini belirtin ve belirli düğümleri hariç tutun

        ./dlc submit pytorchjob --name=assign_node_test_two_allow_two_deny  \--workers=1 \
    --worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04 \
    --command="sleep 1000" \
    --workspace_id='****' \
    --resource_id='quotau2h98mt****' \
    --worker_cpu="1" \
    --worker_memory='2Gi' \
    --allow_nodes="lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****" \
    --deny_nodes="lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****"

      Dosya tabanlı yapılandırma

      Dosya tabanlı yapılandırma kullanarak bir iş gönderin. Örnek:

      ./dlc submit pytorchjob -f job_file

      Burada job_file iş parametre dosyasıdır. İçerik aşağıdaki gibidir:

      • Zamanlama düğümü belirtilmemiş

        name=assign_node_test_no_node
workers=1
worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
resource_id=quotau2h98mt****
worker_cpu=1
worker_memory=2Gi

      • Zamanlama düğümlerini belirtin

        name=assign_node_test_2_allow_nodes
workers=1
worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
resource_id=quotau2h98mt****
worker_cpu=1
worker_memory=2Gi
allow_nodes=lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****

      • Belirli düğümleri hariç tutun

        name=assign_node_test_two_allow_two_deny
workers=1
worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
resource_id=quotau2h98mt****
worker_cpu=1
worker_memory=2Gi
deny_nodes=lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****

      • Zamanlama düğümlerini belirtin ve belirli düğümleri hariç tutun

        name=assign_node_test_two_allow_two_deny
workers=1
worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
resource_id=quotau2h98mt****
worker_cpu=1
worker_memory=2Gi
allow_nodes=lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****
deny_nodes=lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****

    İş gönderimi için kullandıkça öde stok kontrolünü devre dışı bırakma

    Kullandıkça öde stok kontrolünü devre dışı bırakmak için DLC komut satırında disable_ecs_stock_check parametresini yapılandırabilirsiniz.

    • Parametreler

      Parametre

      Açıklama

      Örnek değer

      disable_ecs_stock_check

      Kullandıkça öde stok kontrolünü devre dışı bırakır. Geçerli değerler:

      • false (varsayılan): Kullandıkça öde stok kontrolünü etkinleştirir.

      • true: Kullandıkça öde stok kontrolünü devre dışı bırakır.

      true veya false

    • Örnekler

      Komut satırı parametreleri

      Komut satırı parametrelerini kullanarak bir iş gönderin. Örnek:

      • Kullandıkça öde stok kontrolünü etkinleştirin

        ./dlc submit pytorchjob \
    --name=test_skip_checking3 \
    --command='sleep 1000' \
    --workspace_id=**** \
    --priority=1 \
    --workers=1 \
    --worker_image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12PAI-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04 \
    --worker_spec=ecs.g6.xlarge

      • Kullandıkça öde stok kontrolünü devre dışı bırakın

        ./dlc submit pytorchjob \
    --name=test_skip_checking3 \
    --command='sleep 1000' \
    --workspace_id=**** \
    --priority=1 \
    --workers=1 \
    --worker_image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12PAI-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04 \
    --worker_spec=ecs.g6.xlarge \
    --disable_ecs_stock_check=true

      Dosya tabanlı yapılandırma

      Dosya tabanlı yapılandırma kullanarak bir iş gönderin. Örnek:

      ./dlc submit pytorchjob -f job_file

      Burada job_file iş parametre dosyasıdır. İçerik aşağıdaki gibidir:

      • Kullandıkça öde stok kontrolünü etkinleştirin

        name=test_skip_checking3
workers=1
worker_image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12PAI-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
worker_spec=ecs.g6.xlarge

      • Kullandıkça öde stok kontrolünü devre dışı bırakın

        name=test_skip_checking3
workers=1
worker_image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12PAI-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
worker_spec=ecs.g6.xlarge
disable_ecs_stock_check=true

    İlgili belgeler