关于管道

管道是对机器学习工作流的描述，包括工作流中的所有函数以及这些函数的执行顺序。管道包括运行管道所需的输入和从管道接收的输出的定义。

管道运行是指根据用户提供的代码执行管道。完成后，管道运行将具有关联的输出和日志。

管道分为三种类型：

• 训练管道 - 将包和数据集用作输入，并生成新的包版本。
• 评估管道 - 将包版本和数据集用作输入，并生成一组指标和日志。
• 完整管道 - 运行处理函数和训练管道，紧跟在评估管道之后运行。
  提示：

  用于解释这些概念的示例基于示例包 tutorialpackage.zip，您可以通过单击下方按钮来下载此包。如果您是第一次了解管道，建议上传此示例包。请务必启用此包以进行训练。

  下载示例包

“管道”页面（选择一个项目后可从“管道”菜单访问）可用于查看该项目中的所有管道，以及有关其类型、关联的包和包版本、状态、创建时间、持续时间和分数的信息。您可以在此处创建新管道，访问现有管道的详细信息或删除管道。

管道状态

管道运行可以处于以下状态之一：

• “已计划”– 管道已计划为在未来启动（例如，在每个星期一的凌晨 1 点）。当到达为管道开始运行设置的日期时间时，管道将排队等待运行。
• 正在打包 – 管道已开始构建 Docker 映像，作业本身将对该映像执行。如果这是您第一次训练此特定版本的 ML 包，最多可能需要 20 分钟。
• 正在等待资源 – 管道正在等待可用的许可证以执行。管道每 5 分钟检查一次新许可证是否可用（如果您删除正在运行的 ML 技能或另一个管道已完成，就会发生这种情况），如果新许可证可用，管道就会立即启动。
• “正在运行”– 管道已启动并正在执行。
• “失败”– 管道在执行期间失败。
  注意： 如果数据集集大小超过 50 Gb 限制，管道可能会失败。
• “已终止”– 此前管道在执行，直到用户明确要求将其终止为止。
• “成功”– 管道已完成执行。
  注意： 管道会在 7 天后自动终止，以避免长时间卡住并消耗许可证。