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离线调度

更新时间:2018-12-10 11:09:30

如何使用阿里云机器学习平台的离线周期性调度功能

离线调度功能是机器学习的常见场景,用户需要通过离线调度功能周期性地更新模型,帮助用户构建模型训练的pipline。机器学习平台支持与大数据开发套件(一套阿里云飞天系统的管理运维平台)互通,实现了机器学习实验的周期性调度。

在实验所有的节点都运行成功后,您可以将整个实验流程部署至离线调度,定时执行。本文档以心脏病预测案例为例进行演示。

注意:在进行离线调度前,请确保您实验的所有节点已经运行成功,并且已经开通DataWorks数据开发功能

  1. 进入机器学习控制台

  2. 单击部署->实验离线调度,跳转至DataWorks数据开发平台(DataStudio)。

  3. 在DataStudio控制台中,单击新建->算法机器学习(PAI),新建一个机器学习调度节点。

  4. 新建节点对话框中,输入节点名称,并选择目标文件夹,完成后单击提交

    实验调度节点创建完成后,在画布中按照以下步骤进行操作。

  5. 在下拉框选择需要部署的实验。

  6. 配置调度参数,主要配置调度周期和节点输入输出等参数。

  7. 单击提交,任务就会从第二天开始执行。

  8. 单击控制台右上角的运维中心,跳转至运维页面,可以全方位地观察机器学习任务的运行情况并查看系统日志。您也可以直接进行补数据、实验试跑等操作。