提交任务（通过Training页面）

操作步骤

1. 进入创建任务页面。
   1. 登录PAI控制台。
   2. 在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应工作空间内。
   3. 在工作空间页面的左侧导航栏选择模型开发和训练 > 容器训练（DLC），进入创建任务页面。
2. 在创建任务页面，配置如下训练任务的参数。
   1. 基本信息配置。
      

      参数		描述
      资源类型		提交的训练任务支持使用公共资源组或专有资源组。 说明 公共资源组：完成DLC授权后，即为您准备好公共资源组，无需您手动添加资源组等操作。 专有资源组：您需要先创建专有资源组，并为专有资源组购买计算资源，详情请参见准备及管理DLC资源组集群。
      优先级		当资源类型选择专有资源组时，支持配置该参数。 同时运行的任务执行优先级，取值范围为[1，9]，取值为1表示优先级最低。
      节点镜像		工作节点的镜像。当前支持选择使用不同类型的镜像： 社区镜像：由社区提供的标准镜像，不同的镜像的详情请参见社区镜像版本详情。 PAI平台镜像：由阿里云PAI产品提供的多种官方镜像，支持不同的资源类型、Python版本及深度学习框架TensorFlow和PyTorch，镜像列表请参见公共镜像列表。 用户自定义镜像：可选择使用您添加到PAI的自定义的镜像，选择前，您需要先将自定义镜像添加到PAI中，操作详情请参见查看并添加镜像。 镜像地址：可选择使用您自定义的镜像，选择镜像地址后，您需要在配置框中配置公网环境下可访问的Docker Registry Image URL。
      任务类型		支持以下类型： Tensorflow Pytorch XGBoost
      数据集配置		指定任务运行过程中，任务数据的存储位置。此处需配置为前期已准备好的数据集，数据集配置方式请参见（可选）准备数据集。
      代码配置		指定任务代码文件的存储位置（代码仓库信息）。此处需配置为此前已准备好的代码配置，配置方式请参见（可选）准备代码集。 说明 由于PAI-DLC会将代码下载至指定工作路径，所以您需要有代码仓库的访问权限。
      执行命令		本任务需要执行的命令。支持Shell命令，例如，使用python -c "print('Hello World')"运行Python。
      三方库配置		支持以下两种方式配置第三方库： 三方库列表：直接在下方文本框中输入三方库。 requirements.txt文件目录：将第三方库写入requirements.txt文件中，在下方文本框中指定该requirements.txt文件的路径。
      容错监控		当资源类型选择专有资源组时，支持配置该参数。 打开容错监控开关，系统提供作业检测和控制能力，可以及时检测出训练任务算法层面的报错，从而规避错误，提升GPU利用率。比如：额外参数配置为--enable-log-hang-detection=true --log-hang-interval-in-seconds=3600表示开启log hang检测，配置检测时长为3600秒。
      专有网络配置		当资源类型选择公共资源组时，支持配置该参数。 选择当前地域可用的专有网络，并选择对应的交换机与安全组。 配置完成后，任务运行的集群将能够直接访问此专有网络内的服务，并使用此处选择的安全组进行安全访问限制。 说明 当前运行PAI-DLC任务时，需保障任务资源组实例、数据集存储（OSS）在同一地域的VPC网络环境中，且与代码仓库的网络是连通状态。

   2. 任务资源配置。
      任务资源配置时，可在右上角选择使用标准模式或进阶模式。

      • 标准模式：默认用标准模式，此模式下创建的节点Worker类型的节点。
      • 进阶模式：选择进阶模式后，您可以选择添加更多类型的节点，包括Worker节点、PS节点、Chief节点、Evaluator节点、GraphLearn节点。

      当资源类型选择公共资源组时，各类节点的配置参数一致，均包含节点数量、节点配置等配置项。

      参数	描述
      节点数量	当前镜像和规格的节点数量。
      节点配置	计算节点的规格，详细的规格列表和费用请参见PAI-DLC计费说明。

      当资源类型选择专有资源组时，各类节点的配置参数一致，均包含节点数量、CPU(核数)、内存(GB)等配置项。
   3. 最长运行时长配置。
      设置任务运行的最长时长，配置完成后，后续任务运行超过最长时长后即返回任务运行停止。
3. 单击提交。
   当界面提示提交成功后，即开始创建运行任务。您可以单击查看详情或返回任务列表，查看当前任务的状态。

   对于已提交的任务，您后续也可以直接前往AI资产管理 > 任务页面查看详情，或进行克隆等管理操作。详情请参见创建及管理任务。

典型场景

以下为常见场景下的任务配置实践，您可单击对应链接查看详细内容。

• 定时自动提交任务
• 提交任务（通过Python SDK）