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pull/3062/head
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<th>备注</th> <th>备注</th>
</tr> </tr>
</thead> </thead>
<tbody>
<tr class="wrap">
<td rowspan="8" class="single line">启智集群</td>
<td rowspan="5">GPU</td>
<td class="single line">调试任务</td>
<td>T4</td>
<td>
<ul>
<li style="word-break: initial">
外部公开镜像，如：dockerhub镜像；
</li>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td>能连外网</td>
<td rowspan="8" class="single line">平台可解压数据集</td>
<td>
数据集存放路径/dataset，模型存放路径/model，代码存放路径/code
</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td rowspan="2">训练任务</td>
<td>V100</td>
<td>
<ul>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td class="single line">不能连外网</td>
<td rowspan="2">
训练脚本存储在/code中，数据集存储在/dataset中，预训练模型存放在环境变量ckpt_url中，训练输出请存储在/model中
以供后续下载。
</td>
<td rowspan="2">
<a
href="https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_PytorchExample_GPU"
>https://git.openi.org.cn/OpenIO
SSG/MNIST_PytorchExample_GPU</a
>
</td>
<td>
启智集群V100不能连外网，只能使用平台的镜像，不可使用外部公开镜像，，否则任务会一直处于waiting
状态
</td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td>A100</td>
<td>
<ul>
<li style="word-break: initial">
外部公开镜像，如：dockerhub镜像；
</li>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td>能连外网</td>
<td></td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td>推理任务</td>
<td>V100</td>
<td>
<ul>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td>不能连外网</td>
<td>
数据集存储在/dataset中，模型文件存储在/model中，推理输出请存储在/result中
以供后续下载。
</td>
<td>
<a
href="https://git.openi.org.cn/OpenIO
SSG/MNIST_PytorchExample_GPU/src/branch/master/inference.py"
>https://git.openi.org.cn/OpenIO
SSG/MNIST_PytorchExample_GPU/src/branch/master/inference.py</a
>
</td>
<td></td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td>评测任务</td>
<td>V100</td>
<td>
<ul>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td>不能连外网</td>
<td></td>
<td></td>
<td>
模型评测时，先使用数据集功能上传模型，然后从数据集列表选模型。
</td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td rowspan="3">NPU</td>
<td>调试任务</td>
<td class="single line">Ascend 910</td>
<td rowspan="3">
<ul>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td rowspan="3">能连外网</td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td>训练任务</td>
<td>Ascend 910</td>
<td>
数据集位置存储在环境变量data_url中，预训练模型存放在环境变量ckpt_url中，训练输出路径存储在环境变量train_url中。
</td>
<td>
<a href="https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example"
>https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example</a
>
</td>
<td></td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td>推理任务</td>
<td>Ascend 910</td>
<td>
数据集位置存储在环境变量data_url中，推理输出路径存储在环境变量result_url中。
</td>
<td>
<a href="https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example"
>https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example</a
>
</td>
<td></td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td rowspan="3">智算网络</td>
<td rowspan="2">GPU</td>
<td rowspan="2">训练任务</td>
<td>V100</td>
<td>
<ul>
<li style="word-break: initial">
外部公开镜像，如：dockerhub镜像；
</li>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td>能连外网</td>
<td rowspan="3">用户自行解压数据 集</td>
<td rowspan="2">
训练脚本存储在/tmp/code中，数据集存储在/tmp/dataset中，预训练模型存放在环境变量ckpt_url中，训练输出请存储在/tmp/output中以供后续下载。
</td>
<td rowspan="2">
<a
href="https://git.openi.org.cn/OpenIO
SSG/MNIST_PytorchExample_GPU/src/branch/master/train_for_c
A100 2net.py"
>https://git.openi.org.cn/OpenIO
SSG/MNIST_PytorchExample_GPU/src/branch/master/train_for_c
A100 2net.py</a
>
</td>
<td></td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td>A100</td>
<td>
<ul>
<li style="word-break: initial">
外部公开镜像，如：dockerhub镜像；
</li>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td>能连外网</td>
<td></td>
</tr>
<tr class="wrap">
<td>NPU</td>
<td>训练任务</td>
<td>Ascend 910</td>
<td>
<ul>
<li>平台镜像；</li>
</ul>
</td>
<td>能连外网</td>
<td>
训练脚本存储在/cache/code中，预训练模型存放在环境变量ckpt_url中，训练输出请存储在/cache/output中以供后续下载。
</td>
<td>
<a
href="https://git.openi.org.cn/OpenIO
SSG/MNIST_Example/src/branch/master/train_for_c2net.py"
>https://git.openi.org.cn/OpenIO
SSG/MNIST_Example/src/branch/master/train_for_c2net.py</a
>
</td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
<tbody id="resource-desc"></tbody>
</table> </table>
</div> </div>


{{template "base/footer" .}} {{template "base/footer" .}}
<script>
(function () {
$.ajax({
url: "/dashboard/invitation",
type: "get",
data: { filename: "resource/resource_desc.json" },
contentType: "application/json; charset=utf-8",
success(res) {
const fragment = document.createDocumentFragment();
const data = JSON.parse(res);
console.log("data", data);
let html = "";
let reourceLength;
data.forEach((resource) => {
Object.keys(resource).forEach((cardType, index) => {
let reourceLength = 0;
let html1 = "";
resource[cardType].forEach((card) => {
console.log("card", card);
Object.keys(card).forEach((item) => {
let html2 = "";
reourceLength += card[item].length;
let cardLength = 0;
card[item].forEach((el) => {
cardLength += 1;
console.log("el", el, cardLength);
html2 += `<tr class="wrap"><td class="single line">${el.taskType}</td>
<td class="single line">${el.cardType}</td>
<td>
${el.imageDesc}
</td>
<td class="single line">${el.net}</td>
<td >${el.dataset}</td>
<td>
${el.dockerDir}
</td>
<td><a> ${el.example_repo}</a></td>
<td>${el.note}</td></tr>`;
});
html2 = html2.replace(
/^<tr class="wrap">/,
`<tr class="wrap"><td class="single line" rowspan="${cardLength}">${item}</td>`
);
html1 += html2;
});
});
html1 = html1.replace(
/^<tr class="wrap">/,
`<tr class="wrap"><td class="single line" rowspan="${reourceLength}">${cardType}</td>`
);
html += html1;
});
});
document.querySelector("tbody#resource-desc").innerHTML = html;
},
error(err) {
console.log(err);
},
});
})();
</script>

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