Подключиться по SSH к исполняемой задаче обучения из терминала
К исполняемой в регионе задаче можно подключиться по протоколу SSH. Такое подключение позволяет пользователям оперативно просматривать информацию о задаче, а также выполнять отладку необходимых процессов.
Подключение по SSH возможно из терминала Jupyter Notebook или JupyterLab, а также из терминала своего персонального компьютера. Подключение возможно при соблюдении следующих условий:
Используется версия Jupyter Notebook 0.0.80 или выше.
Задача обучения отправлена в регион и запущена. Под уже стартовал. Если задача еще находится в очереди или уже завершилась, подключиться по SSH к ней не получится.
Основные шаги для настройки подключения по SSH приведены ниже.
Создайте или подключитесь к уже существующему Jupyter Server.
В открывшемся Jupyter Notebook / JupyterLab зайдите в терминал.
Примечание
Генерация SSH-ключей происходит автоматически при создании Jupyter Server. Пользовательские SSH-ключи будут находиться в рабочем каталоге
/home/jovyan/.ssh
и называться по имени namespace.В терминале выполните команду
jovyan@test-0:~$ aicloud jobs ssh your_job_id
your_job_id
— это идентификатор задачи, отправленной для исполнения в регион (обязательный параметр).
Подключение к конкретному воркер-поду (worker) осуществляется с помощью параметра -w
(--worker
), с указанием его номера.
По умолчанию подключение осуществляется к воркеру 0.
При желании можно вывести справку
jovyan@test-0:~$ aicloud jobs ssh --help
Usage: ssh jobs ssh [OPTIONS] JOB_NAME
Ssh connection to training job by its name. By default will connect to
the master process. With --worker (-w) option you can connect to a specific
worker process
Arguments:
JOB_NAME Training_job id (like: lm-mpi-
job-2d2fd049-a18a-4035-aba6-7a4b6ffbd2f4) [required]
Options:
-m, --master Connect to master process (disabled)
-w, --worker INTEGER Connect to specific worker_N
--help Show this message and exit.
Обратите внимание на то, что подключение по SSH прервется в момент, когда завершится задача.