Рассмотрим на примере типа задачи binary.
Создайте файл binary.yaml со следующим содержимым:
job:description: Test jobenvironment:image: cr.ai.cloud.ru/aicloud-base-images/py3.10-torch2.1.2:0.0.40policy:allocation_name: paygresource:instance_type: cpu.2C.8Gworkers: 1script: echo "Hello World!" && sleep 30 && echo "Job finished."type: binary
Запустите задачу обучения с заданными в файле параметрами:
mls job submit -c binary.yaml
При успешном запуске будет получен ответ следующего вида:
{"job_name": "lm-mpi-job-00000000-0000-0000-0000-000000000000","status": "Pending","created_at": 1777469734}
(Опционально) Переопределите параметры задачи обучения:
mls job submit -c binary.yaml --instance_type cpu.8C.32G
Посмотрите логи и статус запущенной задачи.