使用限制

僅支持在Designer中使用通用訓練資源公共資源組運行自定義組件。

前提條件

已將執行代碼上傳到了OSS Bucket路徑，具體操作請參見控制臺上傳文件。本示例的執行代碼示例為main.py和requirements.txt。

操作步驟

1. 創建Pytorch類型的自定義組件。

   進入新建組件頁面，創建Pytorch類型的自定義組件，詳細操作步驟與更多參數配置說明，請參見創建自定義組件，本示例的核心配置要點如下。

   • 執行配置

     參數	描述
     任務類型	選擇Pytorch。
     執行鏡像	選擇社區鏡像：pytorch-training:1.12-cpu-py39-ubuntu20.04。
     執行代碼	配置為代碼入口文件（main.py、requirements.txt）所在的OSS Bucket路徑。
     執行命令	配置為：python main.py $PAI_USER_ARGS --train $PAI_INPUT_TRAIN --test $PAI_INPUT_TEST --model $PAI_OUTPUT_MODEL --checkpoints $PAI_OUTPUT_CHECKPOINTS && echo "job finished"。

   • 管道及參數配置

     參數	描述
     輸入	單擊配置兩個輸入管道： 輸入名稱分別配置為：train、test。 輸入來源：OSS。 是否必填分別配置為：是、否。 描述分別配置為：訓練數據、測試數據。
     輸出	單擊配置兩個輸出管道： 輸出名稱分別配置為：model、checkpoints。 存儲類型：OSS。 是否必填：是。 描述分別配置為：模型數據、算法checkpoints。
     參數	單擊配置五個參數： 參數名稱分別配置為：param1、param2、param3、param4、param5。 參數類型分別配置為：Int、Float、String、Bool、Int。 默認值分別配置為：6、0.3、test1、true、2。 約束條件配置：單擊默認值后的約束，分別參照上圖為每個參數配置約束條件。 是否必填分別配置為：是、是、是、否、否。

   • 訓練約束

     參數	描述
     開啟訓練約束	打開開啟訓練約束開關。
     機器類型	選擇CPU和GPU。
     支持多機	選擇支持。
     支持多卡	選擇不支持。

2. 新建空白工作流并雙擊工作流名稱進入工作流頁面，具體操作，請參見創建工作流：空白工作流。

3. 本示例的組件名稱為component，您可以在左側組件列表直接將其拖入右側畫布中，即可使用自定義組件，其使用方式和Designer內置算法組件一致。

   當自定義組件創建成功后，Designer中會在算法樹中展示當前工作空間中的自定義組件。

   • 自定義組件的輸入、輸出通道會被轉換為Designer組件的輸入和輸出。

   • 自定義組件的參數會轉換為Designer組件的可視化控件。

   • 每個輸出通道會對應一個OSS目錄選擇控件，讓您可以選擇對應的輸出目錄。

   • 自定義組件訓練約束配置轉換為Designer組件執行調優配置。

后續，如果自定義組件不滿足您的使用場景，您還可以在組件列表頁面更新自定義組件相關配置或新增組件版本，詳情請參見管理自定義組件。