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Last updated 2024年6月6日

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。

“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。
  • 管道状态

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