Общие команды

client_lib.kill(job_name)

Удаляет задачу с указанным именем.

client_lib.jobs()

Возвращает список задач, запущенных в воркспейсе пользователя на определенном регионе.

client_lib.jobs(region="DGX2-MT")

Доступны значения:

  • DGX2-MT — Christofari.V100

  • A100-MT — Christofari.A100

  • SR002-MT — Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)

  • SR003 — Cloud.Region.A100&CPU

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

cluster_type (обяз.)

Тип — ClusterType | str

…

Значение по умолчанию — None

…

Параметр определяет, ресурсы какого региона нужно отобразить.

Возможные значения:

  • MT — ресурсы, используемые для обучения моделей.

  • INF — ресурсы, используемые для запуска инференса.

as_frame (опц.)

Тип — boolean

Значение по умолчанию — False

…

Параметр отвечает за преобразование вывода в pandas.DataFrame.
Пример запроса для получения доступных регионов и Docker-образов
print(list(client_lib.RegionMT))
print(list(client_lib.RegionINF))
print(list(client_lib.ClusterType))
print(list(client_lib.ImageType))
Пример ответа
[<RegionMT.DGX2_MT: 'DGX2-MT'>, <RegionMT.A100_MT: 'A100-MT'>, <RegionMT.SR002_MT: 'SR002-MT'>, <RegionMT.CCE_MT: 'CCE-MT'>]
[<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'>]
Пример запроса доступных конфигураций регионов для обучения моделей
 client_lib.get_cluster_config(client_lib.ClusterType.MT, as_frame=True)
Пример запроса доступных конфигураций регионов для инференса
 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

cluster_type (обяз.)

Тип — ClusterType | str

Значение по умолчанию — None

…

Параметр определяет, ресурсы какого региона нужно отобразить.

Возможные значения:

  • MT — ресурсы, используемые для обучения моделей.

  • INF — ресурсы, используемые для запуска инференса.
Пример запроса доступных instance_type для обучения моделей
from IPython.core.display import display, HTML

display(HTML(
    client_lib.get_instance_types(cluster_type="MT").to_html()
))
Пример запроса доступных instance_type для инференса
from IPython.core.display import display, HTML

display(HTML(
    client_lib.get_instance_types(cluster_type="INF").to_html()
))

client_lib.get_docker_images()

Позволяет получить доступные Docker-образы для обучения моделей или инференса.

Параметры:

Параметр

Описание параметра

cluster_type (обяз.)

Тип — ClusterType | str

Значение по умолчанию — None

…

Параметр определяет, ресурсы какого региона нужно отобразить.

Возможные значения:

  • MT — ресурсы, используемые для обучения моделей.

  • INF — ресурсы, используемые для запуска инференса.
Пример запроса доступных Docker-образов
 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.

Параметры

Параметр

Описание параметра

s3_namespace (обяз.)

Тип — string

…

Пространство имен S3-бакета

access_key_id (обяз.)

Тип — string

…

Код доступа к S3 бакету

security_key (обяз.)

Тип — string

…

Ключ безопасности S3-бакета