PAI平臺使用教程

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• build image
• upload & run
• storage system

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build image

首先去官網(wǎng)下載docker windows，如果系統(tǒng)不適配，就用官網(wǎng)的docker tools輔助安裝。安裝后，右下角任務(wù)欄找到小鯨魚圖案，右鍵點擊setting。在左邊的欄目里面找到Daemon選項，進去后就會看到我們什么都沒有配置，所以按照下面的信息配置docker：

"registry-mirrors":["http://f1361db2.m.daocloud.io"] "insecure-registries":["192.168.193.253:5000"]

配置好后打開cmd或其他命令行軟件，用下面的指令下載基礎(chǔ)鏡像到本地并運行：

docker pull 192.168.193.253:5000/pytorch:v0.4.0 #此鏡像為pytorch0.4版本的基礎(chǔ)鏡像 docker image ls #查看目前本地所擁有的鏡像 docker container run -ti <Image ID> #從查看過程中可以得到Image ID，輸?shù)綄?yīng)位置，運行鏡像

運行鏡像后就進入linux的terminal了，你擁有root權(quán)限，可以進行任何操作。在其中配置好你想要的環(huán)境
弄完之后輸入exit退出
我們運行下面幾條指令，把剛剛弄好的鏡像上傳到服務(wù)器：

docker container ls -l #查看剛剛編輯的鏡像，主要記住其container ID docker container commit <container ID> #把鏡像commit一下，返回一個sha256編碼就表示成功了 docker image ls #查看一下剛剛commit的鏡像id 剛剛commit的名字為none，記住其image id docker image tag <ImageID> <name>:<tag> #用這個命令給鏡像起名字，注意name 和 tag 要起成以下格式：192.168.193.253:5000/zhangyu:0.3 IP必須有，zhangyu那部分填自己的，冒號后面為tag，你可以當(dāng)作版本號。 docker push <Image 名字> #上傳你的鏡像

至此鏡像就配置完了，下面就可以上傳代碼，跑代碼了

upload & run

首先在本地python環(huán)境安裝常瑞師兄編寫的pai包，常瑞師兄在github上寫的比較詳細(xì)，具體操作按照上面來，我在這里主要介紹一下configuration中的注意事項，所涉及的都是需要改的，其余可以不予理睬。
jobname：是我們提交任務(wù)的名稱，同時平臺會在root下建立一個此名稱的文件夾，運行其中代碼。初次我們起名為**_，上傳時平臺會在_后隨即給你添數(shù)字，如果你不按照此格式，他會把你起的名稱覆蓋。
image：填你要使用的鏡像名稱
gputype：填你要使用的gpu 目前有兩種 geforce1080ti geforce2080ti
cpunumber：填你要申請的cpu數(shù)量，一般3就足夠了
memoryMB：一般4、5g就可
shmMB：影響讀數(shù)據(jù)速度，可以填1024或2048，填多了沒用
gpuNumber：這里填你要申請的gpu數(shù)量，一般都為1個，如果需要并行跑，可以申請多個
command：/bin/bash /root/mount.sh 這個必輸，其余的就填你要運行的指令。

storage system

平臺采用掛載的形式，把服務(wù)器的部分存儲空間掛載到了平臺上，掛載過后的位置為：/root/data/
里面存放/root/data/datasets/數(shù)據(jù)集，/root/data/models/模型庫，/root/data/ouputs/存一些代碼的輸出
我們可以用WinSCP或XTerm連文件系統(tǒng)：
ip為192.168.193.253 用戶名為fileserver 密碼 123456

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何在PAI平台跑实验的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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