训练日志保存到SFS盘的方法
【摘要】 在专属池+自定义镜像+SFS场景下,部分用户希望能够将训练作业的日志保存到SFS盘,以供后续使用、查看。
本文介绍新版及旧版里如何同步保存日志到SFS盘。
在专属池+自定义镜像+SFS场景下,部分用户希望能够将训练作业的日志保存到SFS盘,以供后续使用、查看。
同时,对应日志也可以在挂载的SFS盘的ECS节点(或Notebook)里,通过Python/shell脚本或专属工具做日志的洞察分析。
下面介绍日志保存到SFS盘且不影响UI界面回显的命令:
# training V1 (Deprecated)
cmd 2>&1 | tee /sfs/${user_path}/logs/${BATCH_TASK_CURRENT_INSTANCE}
# training V2
cmd 2>&1 | tee /sfs/${user_path}/logs/${MA_CURRENT_INSTANCE_NAME}
此命令添加到客户启动脚本中,替换原启动命令即可。
其中,cmd为原启动命令,一般为形式为:"python train.py --epoch=100 ...";MA_CURRENT_INSTANCE_NAME(或BATCH_TASK_CURRENT_INSTANCE)是训练任务的id+实例id,保证每个训练节点、训练任务都有唯一的值,方便后续通过训练id来查看。
列表页训练id如下:
详情页训练id如下:
【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)