提交单机任务
# 任务模式
请根据实际需求选择如下任务模式:
- 单机任务:支持单机单卡、单机多卡。
- 分布式:支持多机多卡。
# 资源配置
配置任务运行所需的资源,资源使用不能超过您的个人配额和平台总资源量,该配置影响训练效率,建议您根据系统的最大值提示和实际需要合理配置。
说明:
- 若剩余配额不足,则提交后会直接进入配额等待队列,等其他的任务释放出足够的配额,该任务才可继续。
- 若剩余资源不足,则提交后会直接进入资源等待队列,等其他的任务释放出足够的资源,该任务才可继续。
# 参数模式
指平台资源的默认配置模式,请参考如下说明配置资源。

①资源配置:
根据训练任务的算力需求,选择如下一种并配置算力量。
CPU

- CPU:视业务规模自定义。
- 配比:根据 CPU 数按配比分配内存,若 配比 选择 自定义,则需您手动配置 内存。
- 其他配置:临时存储是开发环境构建时环境本身占用的存储资源,默认为 10 GB,环境停止则临时存储资源释放。
GPU(物理卡)

- 型号:按需选择,型号名称以 * 为前缀的是人工聚合的 GPU 型号。
- 数量:视业务规模合理配置。
- 配比:根据 GPU 数量 按照 配比 分配 CPU 和内存。若 配比 选择 自定义,则需您手动配置 CPU 和内存。
- 其他配置:临时存储是开发环境构建时环境本身占用的存储资源,默认为 10 GB,环境停止则临时存储资源释放。
GPU(虚拟卡)

- 型号:自定义。
- 数量:视业务规模合理配置。
- 单 GPU 算力:不能超过 100%。
- 单 GPU 显存:根据 单 GPU 算力 按内置配比分配 单 GPU 显存。您可单击
解除配比,并自定义 单 GPU 显存。
- 配比:根据 GPU 数量 按照 配比 分配 CPU 和内存。若 配比 选择 自定义,则需您手动配置 CPU 和内存。
- 其他配置:临时存储默认为 10 GB,不可低于 2G。
说明:
- 总算力 = 数量 * 单 GPU 算力
- 总显存 = 数量 * 单 GPU 显存
②空闲资源提示:指定资源/卡型号后,空闲资源提示可选择资源并查看空闲量,按照提示配置资源,详情可参考空闲资源提示。
说明:此处 空闲资源提示 的值不实时刷新,建议您配置时手动刷新一次,且资源配置完还有其他配置要填,到您提交任务时可能已有其他人消耗了平台部分资源,总体上仍可以减少排队时间。
③配置资源可行性检测,检测是否有节点能承接该资源配置的任务,即平台中存在一个节点,其各类型的资源总量均大于您的资源配置量。检测失败,可参考右侧 空闲资源提示 重新配置资源后再进行检测。
# 规格模式
管理员在管理控制台开启了 规格管理,并创建了若干规格供 “工作台” 用户选择。
您只需按需选择合适算力的资源规格即可。

# 启动命令
任务启动后,启动命令 会在 / 目录下执行。最多可输入 10000 个字符,命令之间以换行符分割。
注意:若在其他目录下执行,则注意在启动命令中切换到目标目录。
为方便您能在启动命令中更好的安排模型训练,平台提供了有关于角色、数据集、代码、实例等相关的环境变量。比如:
存储路径使用环境变量的启动命令
python3 $GEMINI_RUN/train_images.py --mode train --model mobileNet --num_epochs 1 --batch_size 8 --data_dir $GEMINI_DATA_IN1/DogsvsCats --train_dir $GEMINI_DATA_OUT存储路径未使用环境变量的启动命令
python3 /gemini/code/train_images.py --mode train --model mobileNet --num_epochs 1 --batch_size 8 --data_dir /gemini/data-1/DogsvsCats --train_dir /gemini/output其中
$GEMINI_RUN指代码的存储路径即/gemini/code/,$GEMINI_DATA_IN1指数据集的存储路径即/gemini/data-1/,$GEMINI_DATA_OUT指训练结果的输出路径即/gemini/output。 您可单击 查看环境变量 查看还有哪些环境变量,并参考 环境变量说明 了解其含义和具体使用方式。
# 挂载数据
训练任务会默认填入项目中挂载的所有数据,您可根据实际需要全选或选择某个数据集。
# 预训练模型
训练任务会默认填入项目中挂载的预训练模型,您可根据实际需要全选或选择某个模型。
# 代码版本
选择用于离线训练的代码版本。
# 工作镜像
默认使用项目中挂载的镜像,您也可单击已选镜像后的 x,将其取消,然后单击 添加镜像 重新选择镜像。
# 开放端口
外部服务可通过该端口对接训练任务,设置后支持修改。建议填写范围 1025~65535。
一个环境最多开放 10 个端口,平台的总端口数上限为 19500 个。
# 最长运行时间
设置该训练持续的最长时间,以免该任务长期占用空间资源。
# 副本失败重试
设置副本启动失败重试次数。设置后,若副本中任一环节执行失败,系统将自动重新启动整个副本。