训练日志保存到SFS盘的方法

在专属池+自定义镜像+SFS场景下，部分用户希望能够将训练作业的日志保存到SFS盘，以供后续使用、查看。

同时，对应日志也可以在挂载的SFS盘的ECS节点(或Notebook）里，通过Python/shell脚本或专属工具做日志的洞察分析。

下面介绍日志保存到SFS盘且不影响UI界面回显的命令：

# training V1 (Deprecated) cmd 2>&1 | tee /sfs/${user_path}/logs/${BATCH_TASK_CURRENT_INSTANCE} # training V2 cmd 2>&1 | tee /sfs/${user_path}/logs/${MA_CURRENT_INSTANCE_NAME}

此命令添加到客户启动脚本中，替换原启动命令即可。

其中，cmd为原启动命令，一般为形式为："python train.py --epoch=100 ..."；MA_CURRENT_INSTANCE_NAME（或BATCH_TASK_CURRENT_INSTANCE）是训练任务的id+实例id，保证每个训练节点、训练任务都有唯一的值，方便后续通过训练id来查看。

列表页训练id如下：

详情页训练id如下：

弹性文件服务 机器学习

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。