PAI DLC节点

前提条件

• 已授权DataWorks可访问人工智能平台PAI。

  您可进入授权界面进行一键授权，权限策略详情请参见AliyunServiceRoleForDataWorksEngine。仅阿里云主账号或拥有AliyunDataWorksFullAccess权限策略的RAM用户可执行一键授权操作。

• 已开发创建项目目录，详情请参见项目目录。

• 已创建PAI DLC节点，详情请参见创建任务节点。

操作步骤

1. 在PAI DLC节点编辑页面，执行如下开发操作。

   开发任务代码

   您可根据业务需求选择以下方式编写DLC任务：

   基于已有DLC任务编写任务代码

   直接编写DLC任务代码

   通过名称搜索，载入在人工智能平台PAI已创建的DLC任务。任务载入后，DLC节点编辑器会根据PAI中该任务的配置生成相应节点代码，您可基于该代码编辑修改任务。

   

   说明

   • 若无权限载入或创建任务，则可根据界面指引进行授权。

   • 若无可用任务，则可前往PAI控制台新建。PAI DLC任务可通过多种方式创建，您可根据需要选择，详情请参见创建训练任务、提交训练任务：Python SDK、提交训练任务：命令行。

   在DataWorks的PAI DLC节点编辑器中，根据需要直接编写任务代码。

   在节点编辑区域开发任务代码，您可在代码中使用${变量名}的方式定义变量，并在节点编辑页面右侧调度配置的调度参数中为该变量赋值。实现调度场景下代码的动态传参，调度参数使用详情，请参考调度参数支持格式，示例如下。

   dlc submit xgboostjob \   #提交DLC任务。
       --name=wsytest_pai04_XGBoost \   #DLC任务名称。建议使用变量名或DataWorks的节点名称。
       --command='echo '\''${变量名}'\'';' \   #DLC任务待执行的命令。
       --workspace_id=80593 \   #执行DLC任务的工作空间。
       --priority=1 \   #任务优先级，取值1-9，1优先级最低，9优先级最高。
       --workers=1 \    #任务节点数量。节点大于1时，表示该任务为分布式任务，即任务可并发在多个节点执行。
       --worker_image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:2.3-cpu-py36-ubuntu18.04 \   #节点镜像，用于提供DLC任务运行的环境。
       --worker_spec=ecs.g6.xlarge   #节点配置，即所使用的计算节点规格。

2. 编写完PAI DLC任务，执行节点任务。

   1. 在调试配置的计算资源中，选择配置DataWorks资源组。

      资源组选择与数据源测试连通性成功的调度资源组。详情请参见网络连通方案。

   2. 在工具栏的参数对话框中选择单击运行节点任务。

3. 如需定期执行节点任务，请根据业务需求配置调度信息。配置详情请参见调度配置。

4. 节点任务配置完成后，需对节点进行发布。详情请参见节点发布。

5. 任务发布后，您可以在运维中心查看周期任务的运行情况。详情请参见运维中心入门。