Platform For AI：快速提交單機PyTorch遷移學習任務

步驟一：準備資料

本文使用的資料已經預存到公開地址（下載資料），您無需進行額外的資料準備。

步驟二：準備訓練代碼和模型隱藏檔

本文使用的訓練代碼已經預存到公開地址（下載訓練代碼），您無需進行額外的代碼開發。

步驟三：建立任務

1. 進入建立任務頁面。

   1. 登入PAI控制台，在頁面上方選擇目標地區，並在右側選擇目標工作空間，然後單擊進入DLC。

   2. 在分布式訓練（DLC）頁面，單擊建立任務。

2. 在建立任務頁面，僅配置如下參數，其他參數無需配置。

   

   參數		描述
   基本資料	任務名稱	填寫任務名稱，例如torch-sample。
   環境資訊	節點鏡像	單擊官方鏡像，並在下方的列表中選擇PyTorch鏡像。
   	啟動命令	填寫如下命令，其中包括了下載資料、下載代碼、執行訓練任務及檢查模型的步驟。 wget https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/data.tar.gz && tar -xf ./data.tar.gz && mv ./hymenoptera_data/ ./input && mkdir output && wget https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/main.py && python main.py -i ./input -o ./output && ls ./output
   資源資訊	資源來源	選擇公用資源。
   	架構	選擇PyTorch。
   	任務資源	節點數量：配置為1。 資源規格：單擊，並選擇資源規格，例如GPU > ecs.gn6e-c12g1.3xlarge。如果該規格在當前地區不可用，您可以選擇切換至其他地區以建立訓練任務。目前，分布式訓練DLC支援使用後付費模式的地區列表，請參見分布式訓練DLC。

3. 單擊確定。

   頁面自動跳轉到分布式訓練（DLC）頁面。

步驟四：查看任務詳情和日誌結果

1. 在分布式訓練（DLC）頁面，單擊任務名稱。

2. 在任務詳情頁面，即可查看任務的基本資料及資源資訊等。

3. 在任務詳情頁面底部的執行個體地區，單擊目標執行個體操作列下的日誌，即可查看日誌結果。