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AutoML CMD是AutoML的命令行接口工具，簡化了用戶在本地計算機上快速發起AutoML實驗的過程，并且適用于集成到用戶的各類業務項目中。本文為您介紹如何使用AutoML命令行工具。

前提條件

本文以在DSW Terminal中操作為例進行說明，您也可以根據實際情況選擇其他服務或工具。

已獲取阿里云賬號的鑒權AccessKey ID和AccessKey Secret，詳情請參見獲取AccessKey。
已開通OSS服務并創建Bucket。
說明
Bucket所屬地域與PAI的地域一致。Bucket一旦創建，則無法更改其所屬地域。
已創建工作空間。詳情請參見創建工作空間。
已創建DSW實例，且準備3.8及以上版本的Python環境。詳情請參見創建DSW實例。

使用限制

僅支持macOS或Linux系統，暫不支持Windows系統。

操作步驟

步驟一：創建數據集

進入數據集管理頁面。
1. 登錄PAI控制臺。
2. 在左側導航欄單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應的工作空間。
3. 在左側導航欄，選擇AI資產管理 > 數據集。
在數據集頁面，單擊新建數據集。

在創建數據集面板中，創建方式選擇從阿里云云產品，并配置以下關鍵參數，其他參數參照控制臺界面提示進行配置即可。

參數	描述
數據集名稱	自定義數據集名稱。
從阿里云云存儲創建	按照以下操作步驟上傳本地文件。單擊，在選擇OSS目錄對話框，選擇已創建的Bucket，單擊上傳文件。單擊查看本地文件或拖拽上傳文件，根據提示上傳文件mnist.py。
默認掛載路徑	數據的默認掛載路徑。本文以/mnt/oss/為例。

單擊提交，完成創建。
在數據集頁面，單擊復制數據集ID。

步驟二：安裝命令行工具

進入DSW開發環境。
1. 登錄PAI控制臺。
2. 在頁面左上方，選擇DSW實例所在的地域。
3. 在左側導航欄單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊默認工作空間名稱，進入對應工作空間內。
4. 在左側導航欄，選擇模型開發與訓練>交互式建模（DSW）。
5. 單擊需要打開的實例操作列下的打開，進入DSW實例開發環境。

在Terminal執行如下命令，安裝命令行工具。

wget http://pai-automl.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/release/client/install_upgrade_paiautoml.sh
chmod +x install_upgrade_paiautoml.sh
bash install_upgrade_paiautoml.sh

配置Config文件。

首次使用需要添加配置文件，執行如下命令，并配置相關參數。

automl config

參數	說明
accessKeyID	阿里云賬號的鑒權AccessKey ID和AccessKey Secret。
accessKeySecret	阿里云賬號的鑒權AccessKey ID和AccessKey Secret。
region	服務或專屬資源組所在的地域。本文以華東2（上海）為例，對應的region為`cn-shanghai`。其他地域ID，請參見地域和可用區。

步驟三：啟動實驗配置

上傳配置文件。
將以下文件上傳至DSW實例，具體操作，請參見上傳與下載數據文件。

配置文件。

在DSW實例的Notebook頁簽中，雙擊trial_service.ini文件，配置以下關鍵參數。

參數	描述
data_sources	數據集ID。將`${data_sources}`替換為步驟一創建的數據集的ID。
workspace_id	工作空間ID。替換為當前DSW實例所在工作空間的ID。詳情請參見查看工作空間詳情。
model_path	保存模型的OSS路徑。使用已創建的OSS Bucket，其中，`${exp_id}`、`${trial_id}`為內置變量，不需要修改。

按Ctrl+S保存trial_service.ini文件。

步驟四：啟動調優

在DSW實例的Terminal頁簽執行如下命令啟動調優。其中，<YOUR_WORKSPACE_ID>需要替換為當前DSW實例所在工作空間的ID，詳情請參見查看工作空間詳情。

automl create hpo --config exp_service.yml --workspace_id <YOUR_WORKSPACE_ID>

步驟五：查看結果

進入自動機器學習（AutoML）頁面。
1. 登錄PAI控制臺。
2. 在左側導航欄單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應工作空間內。
3. 在左側導航欄，選擇模型開發與訓練>自動機器學習（AutoML）。
查看實驗。
在自動機器學習（AutoML）頁面，實驗狀態變為FINISHED，代表AutoML實驗創建成功。
查看Trial列表。
單擊實驗名稱，進入實驗詳情頁面，在Trial列表頁簽查看該實驗下的Trial詳情。
您也可以在模型開發與訓練>分布式訓練（DLC）頁面查看該實驗對應的訓練詳情。

步驟六：查看超參數調優結果

您可以通過執行命令的方式，獲取實驗詳情、獲取Trail日志或停止實驗等。參數說明請參見下表。

參數	描述
<YOUR_WORKSPACE_ID>	需要替換為當前DSW實例所在工作空間的ID。詳情請參見查看工作空間詳情。
<YOUR_EXP_ID>	需要替換為已創建的實驗的ID，請前往實驗詳情頁面的基本信息頁簽查看。
<YOUR_TRIAL_ID>	需要替換為對應的Trail的ID，請前往實驗詳情頁面的Trial列表頁簽查看。

獲取實驗列表

automl list hpo --workspace_id <YOUR_WORKSPACE_ID>

獲取指定實驗狀態
```
automl info <YOUR_EXP_ID>
```
獲取實驗日志
執行如下命令，日志將被存入對應文件。
```
automl log <YOUR_EXP_ID>
```
獲取Trial日志
執行如下命令，日志將被存入對應文件。
```
automl log <YOUR_EXP_ID> --trial-id <YOUR_TRIAL_ID>
```
停止實驗
```
automl kill <YOUR_EXP_ID>
```

停止Trial

automl kill nu4jqyk --trial-id <YOUR_TRIAL_ID>

常見問題

執行automl config報錯如下，應如何解決？

報錯信息
解決方法
執行如下命令，查看是否存在automl_client文件夾。如果不存在，請重新安裝AutoML CMD。
```
ls -lh /home/pai/envs/py38_nni/lib/python3.8/site-packages | grep automl
```

提示Tea.exceptions.TeaException: Error: Forbidden.NoPermission code: 403,......，應如何解決？

報錯信息

Tea.exceptions.TeaException: Error: Forbidden.NoPermission code: 403, You are not authorized to do this operation. Action: paiautoml:CreateHpoExperiment

解決方法
該報錯是由于用戶在當前工作空間中無使用超參數調優的權限導致，請在工作空間詳情頁面為該賬號添加算法開發角色。具體操作，請參見管理工作空間成員。

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