应用场景
Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式，可以同时享受IDE工程化开发和云上资源的即开即用，优势互补，满足开发者需求。
VS Code在Python项目开发中提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力，在开发者中广受欢迎。本文以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。
方案优势
云端开发调试优势：
- 环境保持一致
- 配置一键完成
- 代码远程调试
- 资源按需使用
准备工作
- 下载VS Code IDE，下载路径：开源Visual Studio Code。根据不同的操作系统选择不同的安装包。
- 创建Notebook实例。
- 登录ModelArts控制台，单击左侧导航“开发空间 > Notebook”，然后单击“创建”。
镜像选择“mindspore1.7.0-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3”，类型选择“ASCEND”，并打开“SSH远程开发”开关，密钥对选择已有的或单击“立即创建”。
- Notebook创建后，“状态”为“运行中”。单击“操作”列的“打开”，进入JupyterLab，然后参考下图打开Terminal。
图1 打开Terminal
- 登录ModelArts控制台，单击左侧导航“开发空间 > Notebook”，然后单击“创建”。
- 下载项目代码。在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。
# 下载代码 git clone https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0
-
- 下载花卉识别数据集。 在Terminal里执行如下命令下载并解压数据集，将数据集保存在“./models/dataset/flower_photos”文件夹。
cd models mkdir dataset cd dataset wget http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz tar zxvf flower_photos.tgz
步骤1：通过VS Code插件连接云端Notebook
通过VS Code插件连接准备工作里创建的云端Notebook，详细操作请参考VS Code一键连接Notebook。
步骤2：安装Python插件以及配置入参
- 打开VS Code工具，单击“Extensions”，搜索python，然后单击“Install”。
图3 安装Python
- 输入Ctrl+Shirt+P，搜索“python:select interpreter”，选择Python解释器。
图4 选择python解释器
- 单击“RUN > Add Configuration...” 选择Python > Python File，填入如下代码。
如果文件已创建，单击“RUN > Open Configurations”，填入如下代码。
# 根据README说明文档，配置的Parameter入参如下，其中device_target="CPU"表示CPU环境运行，device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行
"configurations": [ { "name": "Python: Django Debug Single Test", "type": "python", "request": "launch", "program": "${file}", "args":[ "--net_name", "resnet50", "--dataset", "imagenet2012", "--data_path", "/home/ma-user/work/models/dataset/flower_photos/", "--class_num", "5", "--config_path", "/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/config/resnet50_imagenet2012_config.yaml", "--epoch_size", "1", "--device_target","Ascend" ] } ]
步骤3：在VS Code中远程调试代码
- 参考准备工作上传本地代码和数据至云端Notebook。
- 云端Notebook安装依赖。
在本地IDE中打开“Terminal > New Terminal”，执行如下命令。
pip install -r /home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/requirements.txt
-
图5 执行命令
- 云端调试与运行。
- 打开训练文件。文件所在路径为“/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/train.py”
- 代码调测：在需要调测点打断点，然后单击“RUN > Start Debugging”。
- 代码运行：单击“RUN > Run Without Debugging”，运行结果如下：
图6 代码运行结果
步骤4：保存开发环境镜像
完成Notebook调测后，此时的Notebook已经包含了模型训练所有的依赖环境，因此可以将已经调测完成的开发环境保存成一个镜像。
- 方式一：保存镜像需要指定镜像名称、镜像标签、SWR服务的组织等信息，保存镜像需要等待几分钟时间，期间不能对Notebook有额外操作。
SWR服务的组织可以在SWR服务中进行创建，也可以使用SDK创建默认的SWR组织，默认最多只能创建5个组织。
- 在“/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/”下创建save_image.py，
- 复制代码至save_image.py，
- 运行save_image.py，进行保存镜像。
save_image.py代码如下：
# save_image.py # 导入ModelArts SDK的依赖，并初始化Session，此处的ak、sk、project_id、region_name请替换成用户自己的信息 from modelarts.session import Session # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作 session = Session(access_key=__AK,secret_key=__SK, project_id='***', region_name='***') # 保存notebook镜像 from modelarts.image_mgmt import ImageSave from modelarts.service import SWRManagement # 创建一个镜像组织。如果组织数量已超过阈值，则会报错“namespace is invalid”，需要删除一个组织或手动指定一个已有的组织信息（使用image_organization = “your-swr-namespace-name”指定） image_organization = SWRManagement(session).get_default_namespace() # image_organization = “your-swr-namespace-name” print("Default image_organization:", image_organization) image_name = "mindspore-image-models-image" #@param {type:"string"} image_tag = "1.0.0" #@param {type:"string"} image_save = ImageSave(session=session, name=image_name, tag=image_tag, organization=image_organization) image_save.save()
- 方式二：在ModelArts控制台单击“保存镜像”。
在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”页面，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息后单击“确认”保存镜像。此时Notebook会冻结，需要等待几分钟。详细操作请参考保存Notebook镜像环境。
查看所保存的镜像
保存后的镜像可以在ModelArts控制台“镜像管理”页面查看到该镜像详情。单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。
步骤5：使用SDK提交训练作业
本地调测完成后可以提交训练作业。因为数据在Notebook中，设置InputData中“is_local_source”的参数为“True”，会自动将本地数据同步上传到OBS中。
步骤如下：
- 在“/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/”下创建train_notebook.py，
- 复制代码至train_notebook.py，
- 运行train_notebook.py，进行训练作业提交。
# train_notebook.py
# 导入ModelArts SDK的依赖，并初始化Session，此处的ak、sk、project_id、region_name请替换成用户自己的信息
from modelarts.train_params import TrainingFiles
from modelarts.train_params import OutputData
from modelarts.train_params import InputData
from modelarts.estimatorV2 import Estimator
from modelarts.session import Session
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全；
# 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
__AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
__SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"]
# 如果进行了加密还需要进行解密操作
session = Session(access_key=__AK,secret_key=__SK, project_id='***', region_name='***')
# 样例中为了方便默认创建一个OBS桶，推荐将调测所需要传输的文件统一放到`${default_bucket}/intermidiate`目录下，也可以按照注释代码自行指定
obs_bucket = session.obs.get_default_bucket()
print("Default bucket name: ", obs_bucket)
default_obs_dir = f"{obs_bucket}/intermidiate"
#default_obs_dir = "obs://your-bucket-name/folder-name"
# 本地的工程代码文件夹路径
code_dir_local = "/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/" #@param {type:"string"}
# 代码的启动文件名称
boot_file = "train.py" #@param {type:"string"}
train_file = TrainingFiles(code_dir=code_dir_local, boot_file=boot_file)
# 本地数据集路径
local_data_path = "/home/ma-user/work/models/dataset/flower_photos" #@param {type:"string"}
# 模型输出保存路径
output_local = "/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/output" #@param {type:"string"}
# 模拟训练过程中模型输出回传至指定OBS的路径，需要以"/"结尾
obs_output_path = f"{default_obs_dir}/mindspore_model/output/"
# 指定一个obs路径用于存储输出结果
output = [OutputData(local_path=output_local, obs_path=obs_output_path, name="output")]
# 模拟训练过程中模训练日志回传至指定OBS的路径，需要以"/"结尾
log_obs_path = f"{default_obs_dir}/mindspore_model/logs/"
# 训练所需的代码路径，代码会自动从本地上传至OBS
code_obs_path = f"{default_obs_dir}/mindspore_model/"
data_obs_path = f"{default_obs_dir}/dataset/flower_photos/"
# sdk会将代码自动上传至OBS，并同步到训练环境
train_file = TrainingFiles(code_dir=code_dir_local, boot_file=boot_file, obs_path=code_obs_path)
# 指定OBS中的数据集路径，会自动将local_path数据上传至obs_path，用户可以在代码中通过 --data_url接收这个数据集路径
input_data = InputData(local_path=local_data_path, obs_path=data_obs_path, is_local_source=True, name="data_url")
from modelarts.service import SWRManagement
image_organization = SWRManagement(session).get_default_namespace()
# image_organization = "your-swr-namespace-name"
print("Default image_organization:", image_organization)
image_name = "mindspore-image-models-image" #@param {type:"string"}
image_tag = "1.0.0" #@param {type:"string"}
import os
ENV_NAME=os.getenv('ENV_NAME')
# 启动训练任务：使用user_command（shell命令）方式启动训练任务
# 注意：训练启动默认的工作路径为"/home/ma-user/modelarts/user-job-dir"，而代码上传路径为"./resnet/${code_dir}"下
# --enable_modelarts=True 该代码仓已适配ModelArts
estimator = Estimator(session=session,
training_files=train_file,
outputs=output,
user_image_url=f"{image_organization}/{image_name}:{image_tag}", # 自定义镜像swr地址，由镜像仓库组织/镜像名称:镜像tag组成
user_command=f'cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/ && /home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/bin/python ./resnet/train.py --net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --enable_modelarts=True --class_num=5 --config_path=./resnet/config/resnet50_imagenet2012_config.yaml --epoch_size=10 --device_target="Ascend" --enable_modelarts=True', # 执行训练命令
train_instance_type="modelarts.p3.large.public", # 虚拟资源规格，不同region的资源规格可能不同，请参考“Estimator参数说明”表下的说明查询修改
train_instance_count=1, # 节点数，适用于多机分布式训练，默认是1
#pool_id='若指定专属池，替换为页面上查到的poolId'，同时修改资源规格为专属池专用的虚拟子规格
log_url=log_obs_path
)
# job_name是可选参数，可不填随机生成工作名
job_instance = estimator.fit(inputs=[input_data],
job_name="modelarts_training_job_with_sdk_by_command_v01")
| 参数名称 | 参数说明 |
|---|---|
| session | modelarts session |
| training_files | 训练代码的路径和启动文件 |
| user_image_url | 自定义镜像swr地址，由镜像仓库组织/镜像名称:镜像tag组成 |
| user_command | 执行训练命令 |
| train_instance_type | 本地调测'local'或云端资源规格。每个region的资源规格可能是不同的，可以通过下述说明查询对应的资源规格信息。 |
| train_instance_count | 节点数 |
| log_url | 日志输出路径 |
| job_name | 作业名称，不可以重复 |
说明：
train_instance_type表示训练的资源规格，每个region的资源规格可能是不同的。通过如下方法查询资源规格：
- 公共资源池执行如下命令查询
from modelarts.session import Session from modelarts.estimatorV2 import Estimator from pprint import pprint # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作 session = Session(access_key=__AK,secret_key=__SK, project_id='***', region_name='***') info = Estimator.get_train_instance_types(session=session) pprint(info)
- 专属池规格
ModelArts专属资源池统一使用虚拟子规格，不区分GPU和Ascend。资源规格参考表2查询。
| train_instance_type | 说明 |
|---|---|
| modelarts.pool.visual.xlarge | 1卡 |
| modelarts.pool.visual.2xlarge | 2卡 |
| modelarts.pool.visual.4xlarge | 4卡 |
| modelarts.pool.visual.8xlarge | 8卡 |
步骤6：清除资源
Notebook在代码调试完成及提交训练作业后就可以删除了，减少资源扣费。
训练输出保存结构说明
ModelArts训练作业的模型输出和日志信息会定时同步到指定的OBS中，本示例中模型输出路径和日志输出路径分别为f"{default_obs_dir}/mindspore_model/output/"和f"{default_obs_dir}/mindspore_model/logs/"，用户可以在OBS中查看训练输出信息。
本示例中训练输出保存在OBS的目录结构如下所示：
${your_bucket}
└── intermidiate
├── dataset
│ └── flower_photos
│ └── flower_photos.zip
└── mindspore_model
├── logs
│ └── xxx-xxx-xxx--0.log
├── output
│ └── 20220627-105226-resnet50-224
└── mindspore-image-models.zip
提交训练作业常见问题
- 报错信息：Exception: You have attempted to create more buckets than allowed
原因分析：由于桶的数量多于限额，无法自动创建。
解决方法：用户可以删除一个桶，或者直接指定一个已存在的桶（修改变量obs_bucket的值）。
- 报错信息："errorMessage":"The number of namespaces exceeds the upper limit"或"namespace is invalid"
原因分析：SWR组织数限额，SWR组织默认最多只能创建5个组织。
解决方法：用户可以删除一个SWR组织，或者直接指定一个已存在的SWR组织（修改变量image_organization的值）。
- 报错信息：standard_init_linux.go:224: exec user process caused "exet format error"
原因分析：可能由于训练规格错误导致训练作业卡死。
解决方法：请参考说明查询资源规格。
- 报错信息：报错镜像失败，报错：401，'Unauthorized'，b'{errors":[{"errorCode":"SVCSTG.SWR.4010000",errorMessage":"Authenticate Error",……}]
原因分析：远程连接Notebook时需要输入鉴权信息。
解决方法：传入AK，SK信息。
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作 session = Session(access_key=__AK,secret_key=__SK, project_id='***', region_name='***')