JupyterLab-华为云

AI开发平台MODELARTS-JupyterLab操作流程

JupyterLab操作流程 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如下图所示。图1 使用JupyterLab在线开发调试代码创建Notebook实例。在ModelArts控制台创建一个Notebook开发环境实例，选择要使用的AI框架。具体参见创建Notebook实例。使用JupyterLab打开Notebook实例。具体参见打开JupyterLab。准备训练数据和代码文件，上传到JupyterLab中。具体参见上传本地文件至JupyterLab。在JupyterLab中编写代码文件，并运行调试。具体参见JupyterLab简介及常用操作。在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练。调用SDK创建训练作业的操作请参见调用SDK创建训练作业。父主题： JupyterLab

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AI开发平台MODELARTS-上传本地大文件（100MB~5GB）至JupyterLab

上传本地大文件（100MB~5GB）至JupyterLab 对于大小超过100MB不超过5GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传至OBS（对象桶或并行文件系统），然后从OBS下载到Notebook。下载完成后，ModelArts会将文件自动从OBS中删除。例如，对于下面这种情况，可以通过“OBS中转”上传。图1 通过OBS中转上传大文件如果使用OBS中转需要提供一个OBS中转路径，可以通过以下三种方式提供：图2 通过OBS中转路径上传仅第一次单击“OBS中转”需要提供OBS中转路径，以后默认使用该路径直接上传，可以通过上传文件窗口左下角的设置按钮更新OBS中转路径。如图6所示。方式一：在输入框中直接输入有效的OBS中转路径，然后单击“确定”完成。图3 输入有效的OBS中转路径方式二：打开OBS File Browser选择一个OBS中转路径，然后单击“确定”完成。图4 打开OBS File Browser 方式三：单击“使用默认路径”完成。图5 使用默认路径上传文件图6 设置本地文件OBS中转路径完成OBS中转路径设置后，开始上传文件。图7 上传文件解压缩文件包将文件以压缩包形式上传至Notebook JupyterLab后，可在Terminal中解压缩文件包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。父主题：上传本地文件至JupyterLab

AI开发平台MODELARTS 上传本地文件至JupyterLab

AI开发平台MODELARTS-GitHub开源仓库Clone:异常处理

异常处理 Clone仓库失败。可能是网络原因问题。可以在JupyterLab的Terminal中通过执行git clone https://github.com/jupyterlab/extension-examples.git测试网络连通情况。图6 Clone仓库失败如果克隆时遇到Notebook当前目录下已有该仓库，系统给出提示仓库名称重复，此时可以单击“覆盖”继续克隆仓库，也可以单击取消。

AI开发平台MODELARTS 上传文件至JupyterLab

AI开发平台MODELARTS-JupyterLab简介及常用操作:JupyterLab常用快捷键和插件栏

JupyterLab常用快捷键和插件栏图12 JupyterLab常用快捷键和插件栏表1 快捷键说明快捷键说明快速打开Notebook、Terminal。或打开Launcher页面，可快速创建新的Notebook、Console或其他文件。创建文件夹。上传文件。刷新文件目录。 Git插件，可连接此Notebook实例关联的Github代码库。表2 插件栏常用插件说明插件说明文件列表。单击此处，将展示此Notebook实例下的所有文件列表。当前实例中正在运行的Terminal和Kernel。 Git插件，可以方便快捷的使用Github代码库。属性检查器。文档结构图。图13 导航栏按钮表3 导航栏按钮介绍按钮说明 File 新建、关闭、保存、重新加载、重命名、导出、打印Notebook等功能。 Edit 编辑ipynb文件中代码块的相关操作，包括撤销、重做、剪切、复制、粘贴、选择、移动、合并、清除、查找代码块等。 View 查看视图相关操作。 Run 运行代码块相关操作，例如：运行选中代码块、一键运行所有代码块等。 Kernel 中断、重启、关闭、改变Kernel相关操作。 Git Git插件相关操作，可以方便快捷的使用Github代码库。 Tabs 同时打开多个ipynb文件时，通过Tabs激活或选择文件。 Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。图14 ipynb文件菜单栏中的快捷键表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键快捷键说明保存文件。添加新代码块。剪切选中的代码块。复制选中的代码块。粘贴选中的代码块。执行选中的代码块。终止kernel。重启kernel。重启kernel，然后重新运行当前Notebook的所有代码。此处下拉框有4个选项，分别是： Code（写python代码），Markdown（写Markdown代码，通常用于注释），Raw（一个转换工具），-（不修改）。查看代码历史版本。 git插件，图标显示灰色表示当前Region不支持。当前的资源规格。单击可以选择Kernel。表示代码运行状态，变为实心圆时，表示代码在运行中。分享到AI Gallery。

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AI开发平台MODELARTS-JupyterLab简介及常用操作:新建文件并打开Console

新建文件并打开Console Console的本质为Python终端，输入一条语句就会给出相应的输出，类似于Python原生的IDE。进入JupyterLab主页后，可在“Console”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的Notebook文件。由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。图5 选择AI引擎并新建一个Console 文件创建成功后，将直接呈现Console页面。图6 新建文件（Console）

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AI开发平台MODELARTS-使用ModelArts SDK:示例代码

示例代码创建训练作业 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 from modelarts.session import Session from modelarts.estimator import Estimator session = Session() estimator = Estimator( modelarts_session=session, framework_type='PyTorch', # AI引擎名称 framework_version='PyTorch-1.0.0-python3.6', # AI引擎版本 code_dir='/obs-bucket-name/src/', # 训练脚本目录 boot_file='/obs-bucket-name/src/pytorch_sentiment.py', # 训练启动脚本目录 log_url='/obs-bucket-name/log/', # 训练日志目录 hyperparameters=[ {"label":"classes", "value": "10"}, {"label":"lr", "value": "0.001"} ], output_path='/obs-bucket-name/output/', # 训练输出目录 train_instance_type='modelarts.vm.xxx.xxx', # 训练环境规格 train_instance_count=1, # 训练节点个数 job_description='pytorch-sentiment with ModelArts SDK') # 训练作业描述 job_instance = estimator.fit(inputs='/obs-bucket-name/data/train/', wait=False, job_name='my_training_job') 查询模型列表 1 2 3 4 from modelarts.session import Session from modelarts.model import Model session = Session() model_list_resp = Model.get_model_list(session, model_status="published", model_name="digit", order="desc") 查询服务详情 1 2 3 4 5 from modelarts.session import Session from modelarts.model import Predictor session = Session() predictor_instance = Predictor(session, service_id="input your service_id") predictor_info_resp = predictor_instance.get_service_info()

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AI开发平台ModelArts-使用ModelArts SDK:示例代码

示例代码创建训练作业 1 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415161718192021 from modelarts.session import Sessionfrom modelarts.estimator import Estimatorsession = Session()estimator = Estimator( modelarts_session=session, framework_type='PyTorch', # AI引擎名称 framework_version='PyTorch-1.0.0-python3.6', # AI引擎版本 code_dir='/obs-bucket-name/src/', # 训练脚本目录 boot_file='/obs-bucket-name/src/pytorch_sentiment.py', # 训练启动脚本目录 log_url='/obs-bucket-name/log/', # 训练日志目录 hyperparameters=[ {"label":"classes", "value": "10"}, {"label":"lr", "value": "0.001"} ], output_path='/obs-bucket-name/output/', # 训练输出目录 train_instance_type='modelarts.vm.gpu.p100', # 训练环境规格 train_instance_count=1, # 训练节点个数 job_description='pytorch-sentiment with ModelArts SDK') # 训练作业描述job_instance = estimator.fit(inputs='/obs-bucket-name/data/train/', wait=False, job_name='my_training_job') 查询模型列表 1234 from modelarts.session import Session from modelarts.model import Modelsession = Session() model_list_resp = Model.get_model_list(session, model_status="published", model_name="digit", order="desc") 查询服务详情 12345 from modelarts.session import Sessionfrom modelarts.model import Predictorsession = Session()predictor_instance = Predictor(session, service_id="input your service_id")predictor_info_resp = predictor_instance.get_service_info()

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网络智能体-如何恢复异常的JupyterLab环境:重启Kernel-通过文件编辑时的快捷按钮

重启Kernel-通过文件编辑时的快捷按钮在JupyterLab环境界面，需要先打开一个后缀名为“ipynb”的文件。单击文件上方的重启Kernel快捷操作按钮，如图2所示。图2 快捷操作按钮在弹出的“重启内核”对话框中，单击“确定”。等待界面右上角的环境状态，从“Running”变为“Ready”，即Kernel重启完成。单击如图2所示的图标，在弹出的“清理所有运行数据”对话框中，单击“确定”。说明：目前JupyterLab是安装在相应规格的容器中的，在JupyterLab环境界面的所有操作都是基于缓存的，所以建议Kernel重启后，再清理下缓存。

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