[技术交流] 开发环境管理——熟悉的jupyter

对于数据科学家角色,需要自行编写模型训练代码时,华为深度学习服务集成了

Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。用户可以通过创建开发环境,进行模型

训练代码的开发和调测。然后,再使用该代码创建训练作业。创建开发环境步骤,请

参见创建开发环境。


说明

l 用户在进行代码开发过程中,运行参数的命名需要遵循一定的编写规范,以确保代码能正常

运行,相关的代码编写规范请参考基于TensorFlow的MoXing API参考和基于MXNet的

MoXing API参考。

l 用户也可以在本地环境进行代码的开发和调测,然后把调测完毕后的代码上传到OBS桶中,

无需创建开发环境。

l 关于Jupyter Notebook的操作问题,请参见Jupyter Notebook使用文档。

l Jupyter Notebook当前仅支持Chrome,Safari和Firefox浏览器的最新版本。

在“开发环境管理”界面,列举了用户所创建的开发环境,如图5-2所示。用户可以在

列表的右上方根据状态进行过滤显示,或者在文本框中输入开发环境名称,单击进

行查询。开发环境列表说明如表5-3所示。

图5-2 开发环境管理界面

image.png

表5-3 开发环境列表说明

参数名称说明
开发环境名称/ID 用户所创建的开发环境名称
状态

该环境当前的运行状态,包括:

创建中、创建失败、排队中、运行中、停止中、

已完成、运行失败、已停止、已丢失

引擎类型

深度学习的引擎,当前支持TensorFlow和MXNet

两种

创建时间用户创建开发环境的时间
代码存储目录代码的存储路径,在创建开发环境时设置

描述

对开发环境的简要描述,在创建开发环境时填

操作

对开发环境的操作,包括:

l “打开”:进入开发环境进行代码开发。

l “删除”:删除开发环境。