算法开发

以下为 Notebook 模块操作流程图

以下为算法管理模块操作流程图:

该功能是管理员发布公共实验案例，可以供普通用户端创建notebook，进行在线算法实验。系统内置了多个已发布的案例实验环境，普通用户可直接使用

系统支持新建案例环境进行发布，操作步骤如下：

这边创建的速度根据资源文件的大小有关，资源文件的大小不超过4个G

点击右侧「删除」按钮，删除单条记录

也可选择多个环境记录，点击「批量删除」按钮，一键删除多条记录

Notebook 是一种交互式编程环境，AI 开发者可以在云端进行机器学习的开发。该模块集成了开源的 JupyterLab ，可支持开发者在线编辑、调试、运行代码，同时预置了 OneFlow，PyTorch，TensorFlow 等多种深度学习框架，用户可在多种框架之间自由切换。每个 Notebook 都是一个独立的编程环境，用户可以对 Notebook 实现创建、打开、停止、启动、删除等操作，算法开发完成之后，还可以将其保存到「算法管理」的「我的算法」中，从而可以进行后续的训练工作。

用户可在该界面中查询到属于自己创建的 Notebook 信息，并可对 Notebook 进行创建、打开、停止、启动、删除、保存算法、搜索等操作。

点击左侧菜单，进入 Notebook 列表页面：

特殊说明： Notebook 默认将会在启动后八小时自动关闭，请及时保存您的代码。Notebook 自动关闭时间可在控制台-用户管理-修改配置中进行设置。

点击列表中任意一条 Notebook ，在右侧弹窗中可查看具体的基本信息和规格参数：

用户可在该界面中创建 Notebook ，创建成功后， Notebook 会自动启动为运行状态。运行状态的 Notebook 可进行停止、打开、保存算法等操作。

Notebook 列表中，点击「创建 Notebook」按钮，即可弹出创建 Notebook 窗口

点击「创建 Notebook」，在弹窗中输入 Notebook 名称，选择开发环境、挂载数据集，选择 CPU 或 GPU 节点规格，Notebook 名称仅支持字母、数字、和下划线，且英文横杠不可在首尾。

填写完正确信息后，点击「确定」按钮，弹窗关闭， Notebook 列表页提示创建成功，新建的 Notebook 默认启动。启动完成后为「运行中」状态，可进行打开、停止、保存算法等操作。

注意：

Notebook 模块集成了JupyterLab ，无需配置即可编写、调试、运行代码。同时支持 PyTorch，TensorFlow 等多种深度学习训练框架，开发过程中，用户可在多种框架之间自由切换。

Notebook 处于运行状态时，可在列表界面点击「打开」，在打开的新窗口中，进入相应的 Notebook 的编辑界面

在此页面中可进行算法文件的创建和编辑，左侧新建文件夹/文件，导入文件夹/文件等，右侧选择运行程序的环境，目前支持 Python3，PyTorch，TensorFlow 等环境。

可在此开发环境中编写、调试、保存代码程序

介绍一些 Notebook 在使用过程中的注意事项

Notebook 不支持 parse_args()函数，如果程序当中用到这个函数，Notebook 执行时会报错：

解决方法： 将 parse_args() 函数改为 parse_known_args()[0] 函数即可解决：

用户在开发算法的过程中用到的软件包是多种多样的，Notebook 当中提供了一种方法可以让用户安装自己所需要的软件包

安装完成后即可使用 SciPy 包进行开发。

算法管理用于保存一些平台预置的算法以及用户自己开发的算法。对于已经保存的算法，用户可以进行创建训练任务、下载、 fork 、删除等操作。算法管理分为「我的算法」和「预置算法」两个页面，用于管理自定义开发和平台预置的算法。

点击「上传算法」，可以上传用户自定义开发的算法，也可从Notebook 列表中点击「保存算法」到算法管理中，对算法可进行创建训练任务、下载、 fork 、删除等操作。

点击算法列表中任意一条算法，可在右侧弹窗中查看和编辑基本信息。

点击「预置算法」进入预置算法列表，可对列表中的算法进行创建训练任务、下载、 fork 等操作。

用户可在此页面上传算法，上传成功后算法会保存到 「我的算法」。

注意：

zip算法包文件参考如下：

用户可选择用算法来创建训练任务。

用户在「我的算法」和「预置算法」列表中，通过「 fork 」复制一份新算法。

在我的算法列表内会新增一条算法记录