AIダッシュボードでArenaを使用して送信されたエラスティックジョブを表示できます。 このトピックでは、AIダッシュボードでエラスティックジョブの詳細を表示する方法について説明します。
前提条件
Arenaクライアントがインストールされています。 詳細については、「アリーナのインストール」をご参照ください。
クラウドネイティブのAIスイートがインストールされています。 詳細については、「クラウドネイティブAIスイートのデプロイ」をご参照ください。
AIダッシュボードの管理者として指定されているRAM (Resource Access Management) ユーザーの資格情報が取得されます。
次のコマンドを実行して、Arenaを使用してトレーニングジョブを送信します。
arena submit tf \ --name=tf-git \ --gpus=1 \ --image=kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/tensorflow:1.5.0-devel-gpu \ --sync-mode=git \ --sync-source=https://github.com/cheyang/tensorflow-sample-code \ "python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py --max_steps 10000 --data_dir=code/tensorflow-sample-code/data"AIダッシュボードにログインします。 詳細については、「AIダッシュボードへのアクセス」をご参照ください。
AIダッシュボードの左側のナビゲーションウィンドウで、 を選択します。
[トレーニングジョブ] タブでは、ステップ1で送信されたトレーニングジョブを表示できます。 [演算子] 列の [詳細] をクリックして、トレーニングジョブの詳細を表示します。
[ジョブコスト] ページでは、ジョブに関する次の情報を表示できます。
デュレーション、 推定実コスト、推定オンデマンドコスト、推定節約コスト。
各ポッドの状態、期間、リソースタイプ、インスタンスタイプ、および価格。
説明
Arenaまたはkubectlを使用して推論ジョブを送信し、[推論ジョブ] タブでジョブの詳細を表示できます。