Environments

Environments — модуль для обучения моделей и препроцессинга данных на базе привычных DS-инструментов при помощи ресурсов суперкомпьютеров Christofari.V100 и Christofari.A100, Spark-кластеров или компьютеров с графическими ускорителями Tesla A100.

В рамках модуля можно:

  • Запустить обучение на ресурсах Christofari.V100, Christofari.A100, Cloud.Region.CPU (CPU), Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100) используя Jupyter Server/JupyterLab (со всеми возможностями, включая Jupyter Notebook и терминалы).

  • Просмотреть данные в быстром локальном хранилище регионов Christofari.V100 и Christofari.A100 через интерфейс Jupyter Server/JupyterLab.

Используя интерфейс хранилища, библиотеку client_lib, которая входит в состав сервиса, или Data transfer service, можно переместить файлы с S3 в NFS ML Space («горячее хранилище»). К NFS-дискам имеет доступ как Jupyter Server, так и воркеры-исполнители задач на регионах Christofari.V100, Christofari.A100. Файлы, которые находятся на NFS-дисках региона, будут доступны как Jupyter Server, так и кластеру.

Взаимодействие с регионами осуществляется с помощью Jupyter Server/JupyterLab, а также интерфейсов API или терминала. С их помощью задача обучения модели отправляется на кластер. Отслеживать статус задачи можно как из вкладки Задачи и окружения, так и с помощью соответствующих методов библиотеки client_lib.

В модуле есть все необходимые утилиты для мониторинга:

  • Загрузки оборудования (Grafana®)

  • Моделей (TensorBoard®)

  • Эксперимент-менеджмента (MLflow®).

Это позволяет отслеживать загрузку ресурсов в разрезах CPU, GPU, RAM в любой момент времени.

Можно настроить автоматическое отключение Jupyter Server, если он не нагружен в течение определенного периода. Для этого обратитесь в техническую поддержку.