- tocdepth
2
Общие команды
client_lib.update()
Обновляет версию client_lib.
Примечание
Команда работает только в образе
jupyter-server
версии 0.0.95 и выше.После выполнения команды обязательно перезагрузите ядро (kernel) Jupyter Server, как показано на скриншоте панели инструментов.
client_lib.kill(job_name)
Удаляет задачу с указанным названием.
client_lib.jobs()
Возвращает список задач, запущенных в воркспейсе пользователя на определенном регионе.
client_lib.jobs(region="DGX2-MT")
Доступны значения:
DGX2-MT
— Christofari.V100A100-MT
— Christofari.A100SR002-MT
— Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)SR003
— Cloud.Region.HP1SR006
— Cloud.Region.HP
client_lib.get_images()
Позволяет получить список образов, доступных в воркспейсе пользователя.
Команды для получения доступных конфигураций
client_lib.get_cluster_config()
Позволяет получить конфигурации, доступные для обучения моделей и инференса.
Параметры:
Параметр |
Описание параметра |
---|---|
|
Тип —
Значение по умолчанию —
Параметр определяет, ресурсы какого региона нужно отобразить. Возможные значения:
|
|
Тип — Значение по умолчанию —
Параметр отвечает за преобразование вывода в pandas.DataFrame. |
print(list(client_lib.RegionMT))
print(list(client_lib.RegionINF))
print(list(client_lib.ClusterType))
print(list(client_lib.ImageType))
[<RegionMT.DGX2_MT: 'DGX2-MT'>, <RegionMT.A100_MT: 'A100-MT'>, <RegionMT.SR002_MT: 'SR002-MT'>, <RegionMT.SR003: 'SR003'>, <RegionMT.SR006: 'SR006'>, <RegionMT.DGX2_MT_001: 'DGX2-MT-001'>]
[<RegionINF.DGX2_INF_001: 'DGX2-INF-001'>, <RegionINF.CCE_INF: 'CCE-INF'>]
[<ClusterType.MT: 'MT'>, <ClusterType.INF: 'INF'>]
[<ImageType.CUSTOM: 'CUSTOM'>, <ImageType.DATAHUB: 'DATAHUB'>, <ImageType.REGION_SPECIFIC: 'REGION_SPECIFIC'>]
client_lib.get_cluster_config(client_lib.ClusterType.MT, as_frame=True)
client_lib.get_cluster_config(client_lib.ClusterType.INF, as_frame=True)
client_lib.get_instance_types()
Позволяет получить доступные конфигурации.
Параметры:
Параметр |
Описание параметра |
---|---|
|
Тип — Значение по умолчанию —
Параметр определяет, ресурсы какого региона нужно отобразить. Возможные значения:
|
import pandas as pd
from IPython.display import display
from client_lib import get_instance_types, ClusterType
with pd.option_context("display.max_rows", None):
display(get_instance_types(ClusterType.MT))
import pandas as pd
from IPython.display import display
from client_lib import get_instance_types, ClusterType
with pd.option_context("display.max_rows", None):
display(get_instance_types(ClusterType.INF))
client_lib.get_docker_images()
Позволяет получить доступные Docker-образы для обучения моделей или инференса.
Параметры:
Параметр |
Описание параметра |
---|---|
|
Тип — Значение по умолчанию —
Параметр определяет, ресурсы какого региона нужно отобразить. Возможные значения:
|
client_lib.get_docker_images(client_lib.ClusterType.MT)
client_lib.save_aws_credentials (s3_namespace, access_key_id, security_key)
Сохраняет параметры доступа к S3-бакету в аккаунте пользователя. В дальнейшем эти параметры применяются по умолчанию для всех задач, связанных с S3. Можно перезаписать.
Была ли статья полезной?
для Dev & Test