Skip to main content

Библиотека для работы с api Cloud.ru MLSpace

Project description

О пакетах

Репозиторий содержит инструменты разработчика для работы с Cloud.ru ML Space:

  • mls — CLI-утилита, которая позволяет запускать некоторые сервисы ML Space из терминала.
  • mls-core — Python-библиотека с открытым исходным кодом для использования некоторых сервисов ML Space в своих проектах (SDK).

Установка

Чтобы установить mls на локальную машину, в терминале выполните:

Задавайте версию mls==0.7.3 (есть пакет на https://pypi.org/simple - который не относится к данному проекту)

pip install --index-url https://gitverse.ru/api/packages/cloudru/pypi/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple --trusted-host gitverse.ru mls==0.7.3

GIF Установка

mls-core установится автоматически.

До использования

Выполните

mls configure

![GIF Установка](Справочник CLI/static/QS6.png)

Примеры использования

Получение списка задач

mls job list

GIF Получение списка задач

Просмотр логов задачи

mls job logs

GIF Просмотр логов задачи

Запуск задачи через библиотеку

from mls_core import TrainingJobApi
# Это будет еще переделываться ()

client = TrainingJobApi(
    'https://api.ai.cloud.ru/public/v2',
    'APIKEY_ID',
    'APIKEY_SECRET',
    'WORKSPACE_ID',
    'X_API_KEY'
)
client.run_job(
        payload={
            'script': '/home/jovyan/hello_world.py',
            'base_image': 'cr.ai.cloud.ru/hello_world:latest',
            'instance_type': 'a100.1gpu.40',
            'region': 'REGION',
            'type': 'pytorch2',
            'n_workers': 1,
            'job_desc': 'Привет, мир'
        }
)

Файловая структура

Файловая структура не является финальной

├── README.md                   # Основная документация проекта.
├── LICENSE                     # Лицензионные условия.
├── install.gif                 # Анимация установки.
├── list.gif                    # Анимация списка.
├── logs.gif                    # Анимация логов.
├── mls
│   ├── cli.py                  # Вход в CLI.
│   ├── manager                 # Логика CLI.
│   │   ├── configure           # Подкоманда: mls configure
│   │   │   ├── cli.py          # Настройка профиля.
│   │   │   ├── help.py         # Помощь для configure.
│   │   │   └── utils.py        # Утилиты профиля.
│   │   └── job                 # Подкоманда: mls job
│   │       ├── cli.py          # Управление задачами ML.
│   │       ├── custom_types.py # Типы задач ML.
│   │       ├── dataclasses.py  # Дата-классы задач.
│   │       ├── help.py         # Помощь для job.
│   │       └── utils.py        # Утилиты задач ML.
│   └── utils                   # Поддержка CLI.
│       ├── cli_entrypoint_help.py # Помощь CLI.
│       ├── common.py           # Общая логика.
│       ├── common_types.py     # Пользовательские типы.
│       ├── execption.py        # Исключения.
│       ├── fomatter.py         # Форматирование справки.
│       ├── settings.py         # Настройки приложения.
│       └── style.py            # Стили CLI.
├── mls_core                    # SDK ядро.
│   ├── client.py               # Клиенты SDK.
│   ├── exeptions.py            # Исключения SDK.
│   └── setting.py              # Настройки SDK.
├── samples
│   ├── template.binary.yaml    # Шаблон бинарных задач.
│   ├── template.binary_exp.yaml# Тестовый шаблон (Нестабильный). TODO 
│   ├── template.horovod.yaml   # Шаблон Horovod.
│   ├── template.nogpu.yaml     # Шаблон задач без GPU.
│   ├── template.pytorch.yaml   # Шаблон PyTorch. (Используйте pytorch2)
│   ├── template.pytorch2.yaml  # Шаблон PyTorch2.(минорно отличается от pytorch)
│   ├── template.pytorch_elastic.yaml # Шаблон PyTorch Elastic.
│   └── template.spark.yaml     # Шаблон Spark.
└── Руководство cli
    ├── FAQ.md                  # FAQ.
    ├── Быстрый старт.md        # Быстрый старт.
    ├── Запуск задачи.md        # Запуск задач.
    └── Настройка автокомплитера.md # Автозаполнение.

zsh Автокомплитер

Пользователям ZSH доступна опция авто заполнения в cli

Добавьте скрипт ниже в zsh профиль

_mls_completion() {
    autocomplete "${COMP_WORDS[@]}"
}
complete -F _mls_completion mls

Примеры

binary YAML binary.

pytorch2 YAML pytorch2.

pytorch_elastic YAML pytorch_elastic.

docs: .gitlab-ci.yml rules

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distributions

No source distribution files available for this release.See tutorial on generating distribution archives.

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

cml_cli-0.7.3-py3-none-any.whl (62.3 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file cml_cli-0.7.3-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: cml_cli-0.7.3-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 62.3 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.10.13

File hashes

Hashes for cml_cli-0.7.3-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 f5ee1174c0281091f94f05d2f089eb07dc6da5627f46e89aec8e4ad54f73885a
MD5 82983593021d487d1e7d1f3757f2525e
BLAKE2b-256 bf9f4cae555f007989d8962007222b95f68097e3d2bd32f08a712b417a5f22ce

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page