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惠普|惠普最新推出的AI开发平台测评：多用户协同开发模型和算力资源管理的有力工具！( 四 )

GPU惠普删除数据科学


1.3、应用服务层
应用服务层支持主流的 TensorFlow、Caffe、PyTorch 和 MxNet 等主流的机器学习框架 ， 以及完整的机器学习所需的处理流程 ， 实现资源操作自动化 。
1.4、业务领域层
通过支持自然语言处理、图像识别和语音识别等任务 ， 可以满足金融、教育、医疗、制造等行业场景的 AI 开发需求 。
2、特色功能
2.1、模型训练
2.1.1、任务列表
任务管理界面 ， 有“任务训练”、“交互式开发”、“可视化”、“模型部署”等四个功能页 。 管理员用户可以查看和管理所有用户的训练任务 ， 包括任务训练任务、交互式开发任务、可视化任务、模型部署任务 。

图表 1.2.1查看任务
可以看到所有用户的所有任务的简要配置信息 ， 如任务名称、所属用户、任务的执行器、所属分区、资源配额、创建时间等 。 点击“任务训练”、“交互式开发”、“可视化”、“模型部署”来展示不同类型的任务 。
比如在交互式任务 “interactive14871” 中 ， 可以分别看到任务节点、用户名、执行器、分区名称、资源配置、任务优先级、运行状态、创建时间、空闲时间等 。

图表 1.2.2点击“详情”可以进一步查看任务的基本信息、资源配置、应用信息和状态等 。

图表 1.2.3删除任务
点击“删除”按钮即可删除正在运行中的任务 。
需要注意的是在“任务训练”中的任务 ， 点击“删除”按钮 ， 只会删除正在运行中的训练任务 ， 记录无法被删除 ， 记录不会占用 CPU、GPU、内存等资源 ， 其他类型任务删除后不保留记录 。
查询用户任务
在界面右侧输入框中输入要查找的用户名 ， 回车进行查找 。
2.1.2、任务统计
管理员可对 HP AI 开发平台中各分区任务进行统计 。 查看分区中已计划、已完成、运行中、暂停中的任务数量以及任务的资源占用信息 。 “任务统计”可以帮助管理员了解各分区中用户在一段时间内使用任务训练的使用情况 。

图表1.2.4根据日期统计任务
管理员可选择指定日期 ， 统计指定日期时间到当前时间的任务数量及任务资源占用情况 。

图表 1.2.52.1.3、任务队列
点击左侧菜单“任务队列” ， 进入任务队列界面 ， 分别显示优先级为“高”、“普通”、“低”三种优先级任务 。

图表1.2.62.2、数据存储
HP AI 开发平台支持基于 NFS 的分布式存储方式 ， 满足用户对数据的安全和性能要求 。 丰富的数据管理、分享功能极大方便了用户的使用 。
2.2.1、数据卷
管理员可以创建 NFS 卷 ， 对卷进行管理操作 ， 查看卷的使用情况 。

图表1.2.7查看“NFS”卷列表
可以看到 NFS 数据卷列表及每个数据卷的服务器地址、共享目录、挂载权限、状态及描述状态 。

图表 1.2.8创建 NFS 卷
点击“创建 NFS 卷”按钮 ， 进入NFS卷创建界面 。

图表 1.2.9NFS 名词参数解释

图表 1.2.10查看卷使用情况
管理员用户在数据卷列表页面点击卷名称后 ， 该数据卷的总使用情况和各用户使用情况均会显示在此页面 。

图表 1.2.112.2.2、公共数据
公共数据即拥有 HP AI 开发平台用户都可以访问的数据 ， 管理员可以上传公共数据 ， 并对公共数据进行管理 ， 普通用户只有复制到用户私有数据和下载权限 。

图表 1.2.12创建目录
用户可以在“公共数据”页面点击“创建目录”来创建自己的目录 。 名称不能包含以下字符” ‘|’ ‘*’ ‘?’ ‘’ ， ’/’ ， ’ ‘ 长度在1~50个字符 ， 创建成功会有相应提示 。 否则创建失败 。

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