本文展示如何使用Arena提交PyTorch的单机训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。
前提条件
已创建包含GPU的Kubernetes集群。具体操作，请参见创建包含GPU的Kubernetes集群。
集群节点可以访问公网。具体操作，请参见为已有集群开启公网访问能力。
已安装Arena工具。具体操作，请参见配置Arena客户端。
已给集群配置了Arena使用的PVC，并且PVC已填充本文使用的数据集。具体操作，请参见配置NAS共享存储。
背景信息
本文示例从Git URL下载源代码，数据集放在共享存储系统（基于NAS的PV和PVC）中。示例假设您已经获得了一个名称为training-data的PVC实例（一个共享存储），里面存在一个目录pytorch_data，其存放了示例所使用的数据集。
操作步骤
执行以下命令检查可用的GPU资源。
arena top node预期输出：
NAME IPADDRESS ROLE STATUS GPU(Total) GPU(Allocated) cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx master ready 0 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx master ready 0 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx master ready 0 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx <none> ready 2 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx <none> ready 2 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx <none> ready 2 0 ----------------------------------------------------------------------------------------- Allocated/Total GPUs In Cluster: 0/6 (0%)由上看出，有3个包含GPU的节点可用于运行训练作业。
执行
arena submit tfjob/tf [--flag] command形式命令提交PyTorch作业。通过以下示例代码提交一个单机单卡的PyTorch作业。
arena submit pytorch \ --name=pytorch-git \ --gpus=1 \ --working-dir=/root \ --image=registry.cn-beijing.aliyuncs.com/ai-samples/pytorch-with-tensorboard:1.5.1-cuda10.1-cudnn7-runtime \ --sync-mode=git \ --sync-source=https://code.aliyun.com/370272561/mnist-pytorch.git \ --data=training-data:/mnist_data \ --tensorboard \ --logdir=/mnist_data/pytorch_data/logs \ "python /root/code/mnist-pytorch/mnist.py --epochs 10 --backend nccl --dir /mnist_data/pytorch_data/logs --data /mnist_data/pytorch_data/"预期输出：
configmap/pytorch-git-pytorchjob created configmap/pytorch-git-pytorchjob labeled service/pytorch-git-tensorboard created deployment.apps/pytorch-git-tensorboard created pytorchjob.kubeflow.org/pytorch-git created INFO[0000] The Job pytorch-git has been submitted successfully INFO[0000] You can run `arena get pytorch-git --type pytorchjob` to check the job status参数解释如下表。
参数
是否必选
解释
默认值
--name
必选
指定提交的作业名字，全局唯一，不能重复。
无
--working-dir
可选
指定当前执行命令所在的目录。
/root
--gpus
可选
指定作业Worker节点需要使用的GPU卡数。
0
--image
必选
指定训练环境的镜像地址。
无
--sync-mode
可选
同步代码的模式，您可以指定git、rsync。本文使用Git模式。
无
--sync-source
可选
同步代码的仓库地址，需要和--sync-mode一起使用，本文示例使用Git模式，该参数可以为任何GitHub项目地址、阿里云Code项目地址等支持Git的代码托管地址。项目代码将会被下载到--working-dir下的code/目录中。本文示例即为：/root/code/mnist-pytorch。
无
--data
可选
挂载共享存储卷PVC到运行环境中。它由两部分组成，通过分号
:分割。分号左侧是您已经准备好的PVC名称。您可以通过arena data list查看当前集群可用的PVC列表；分号右侧是您想将PVC的挂载到运行环境中的路径，也是您训练代码要读取数据的本地路径。这样通过挂载的方式，您的代码就可以访问PVC的数据。说明执行
arena data list查看本文示例当前集群可用的PVC列表。NAME ACCESSMODE DESCRIPTION OWNER AGE training-data ReadWriteMany 35m如果没有可用的PVC，您可创建PVC。详情请参见配置NAS共享存储。
无
--tensorboard
可选
为训练任务开启一个TensorBoard服务，用作数据可视化，您可以结合--logdir指定TensorBoard要读取的event路径。不指定该参数，则不开启TensorBoard服务。
无
--logdir
可选
需要结合--tensorboard一起使用，该参数表示TensorBoard需要读取event数据的路径。
/training_logs
重要如果您使用非公开Git代码库，则可以使用以下命令。
arena --loglevel info submit pytorch \ ... --sync-mode=git \ --sync-source=https://code.aliyun.com/370272561/mnist-pytorch.git \ --env=GIT_SYNC_USERNAME=yourname \ --env=GIT_SYNC_PASSWORD=yourpwd \ "python /root/code/mnist-pytorch/mnist.py --backend gloo"arena命令使用git-sync同步源代码。您可以设置在git-sync项目中定义的环境变量。
执行以下命令查看当前通过Arena提交的所有作业。
arena list预期输出：
NAME STATUS TRAINER AGE NODE pytorch-git RUNNING PYTORCHJOB 19s 192.1xx.x.xx tf-dist SUCCEEDED TFJOB 13h N/A tf-git SUCCEEDED TFJOB 16h N/A执行以下命令检查作业所使用的GPU资源。
arena top job预期输出：
NAME GPU(Requests) GPU(Allocated) STATUS TRAINER AGE NODE tf-dist 2 0 SUCCEEDED tfjob 13h N/A tf-git 1 0 SUCCEEDED tfjob 16h N/A pytorch-git 1 1 RUNNING pytorchjob 25s 192.1xx.x.xx Total Allocated GPUs of Training Job: 1 Total Requested GPUs of Training Job: 4执行以下命令检查集群所使用的GPU资源。
arena top node预期输出：
NAME IPADDRESS ROLE STATUS GPU(Total) GPU(Allocated) cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx master ready 0 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx master ready 0 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx master ready 0 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx <none> ready 2 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx <none> ready 2 0 cn-huhehaote.192.1xx.x.xx 192.1xx.x.xx <none> ready 2 1 ----------------------------------------------------------------------------------------- Allocated/Total GPUs In Cluster: 1/6 (16%)执行以下命令获取作业详情。
arena get pytorch-git预期输出：
STATUS: SUCCEEDED NAMESPACE: default PRIORITY: N/A TRAINING DURATION: 2m NAME STATUS TRAINER AGE INSTANCE NODE pytorch-git SUCCEEDED PYTORCHJOB 3m pytorch-git-master-0 192.16x.x.xx Your tensorboard will be available on: http://192.16x.x.xx:30171说明本文示例因为开启TensorBoard，在上述作业详情中最后两行，可以看到TensorBoard的Web访问地址；如果没有开启TensorBoard，最后两行信息不存在。
通过浏览器查看TensorBoard。
在本地执行如下命令，将集群中的TensorBoard映射到本地9090端口。
重要请注意kubectl port-forward建立的端口转发不具备生产级别的可靠性、安全性和扩展性，因此仅适用于开发和调试目的，不适合在生产环境使用。更多关于Kubernetes集群内生产可用的网络方案的信息，请参见Ingress概述。
kubectl port-forward svc/pytorch-git-tensorboard 9090:6006在浏览器中访问
localhost:9090，即可查看TensorBoard。如下图所示。
说明本文PyTorch示例代码，默认每10次epoch写入event信息。如果您修改了--epochs参数，请修改为10的整数倍，否则无法在TensorBoard上看到数据。
执行以下命令获取作业日志信息。
arena logs pytorch-git预期输出：
WORLD_SIZE: 1, CURRENT_RANK: 0 args: Namespace(backend='nccl', batch_size=64, data='/mnist_data/data', dir='/mnist_data/logs', epochs=1, log_interval=10, lr=0.01, momentum=0.5, no_cuda=False, save_model=False, seed=1, test_batch_size=1000) Using CUDA ... Train Epoch: 10 [58240/60000 (97%)] loss=0.0128 Train Epoch: 10 [58880/60000 (98%)] loss=0.0098 Train Epoch: 10 [59520/60000 (99%)] loss=0.0051 accuracy=0.9904您还可以通过命令
arena logs $job_name -f实时查看作业的日志输出，通过命令arena logs $job_name -t N查看尾部N行的日志，以及通过arena logs --help查询更多参数使用情况。查看尾部N行的日志示例代码如下。
arena logs pytorch-git -t 5预期输出：
Train Epoch: 10 [58880/60000 (98%)] loss=0.0098 Train Epoch: 10 [59520/60000 (99%)] loss=0.0051 accuracy=0.9904