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您可以通過客戶端工具提交多種類型的訓練任務。本文介紹提交任務相關的命令詳情，包括調用格式、參數解釋和使用示例。

提交任務的通用參數

使用DLC命令行提交TensorFlow（tfjob），PyTorch（pytorchjob），XGBoost（xgboostjob）任務時，存在通用的參數。通用參數列表如下

表 1. 提交任務的通用參數

參數	是否必選	描述	類型	任務參數描述文件中是否支持該參數
name	是	任務的名稱，多個任務名稱可以相同。	STRING	是
command	是	各個節點的啟動命令。	STRING	是
data_sources	否	綁定的數據集ID，您可以前往數據集管理頁面查看，詳情請參見創建及管理數據集。如存在多個，則以半角逗號（,）分隔，默認為空。	STRING	是
code_source	否	代碼集ID，您可以前往代碼集頁面查看，詳情請參見代碼配置。只傳入單個，默認為空。	STRING	是
code_branch	否	指定代碼倉庫的分支，與參數code_source配合使用。	STRING	是
code_commit	否	指定代碼倉庫的CommitId，與參數code_source配合使用。	STRING	是
thirdparty_libs	否	Python三方庫；若存在多個，則以半角逗號（,）分隔，默認為空。	STRING	是
thirdparty_lib_dir	否	Python三方庫安裝使用的requirements.txt文件所在文件夾，默認為空。	STRING	否
vpc_id	否	任務可訪問的專有網絡VPC的ID，默認為空。	STRING	是
switch_id	否（若存在vpc_id則為必選）	任務訪問的專有網絡VPC中的交換器ID，默認為空。	STRING	是
security_group_id	否（若存在vpc_id則為必選）	任務訪問的專有網絡VPC中的安全組ID，默認為空。	STRING	是
job_file	否	任務參數描述文件；如果傳入，會優先使用job_file中參數，格式為`key=value`的格式，key名稱與命令行參數名稱保持一致。	STRING	否
interactive	否	是否以交互模式啟動任務。	BOOL	是
job_max_running_time_minutes	否	任務的最大運行時長。默認值為0，表示不設置最大運行時長。	INT64	是
success_policy	否	目前僅支持TFJob，取值如下： ChiefWorker：只要Chief節點的Pod成功結束，則整個任務就會成功結束。 AllWorkers：只有所有的節點都成功結束，才會認為任務成功結束。默認為空表示AllWorkers。	STRING	是
envs	否	配置Worker的環境變量，環境變量之間通過半角逗號（,）分隔，環境變量的Key與Value之間通過等號分隔。格式為`key1=value1,key2=value2`。	StringToString	是
tags	否	配置作業的標簽，標簽之間通過半角逗號（,）分隔，標簽的Key與Value之間通過等號分隔。格式為：`key1=value1,key2=value2`。	StringToString	是
oversold_type	否	配置作業閑時資源的使用方式，取值如下： AcceptQuotaOverSold（可接受）：作業可以接受使用閑時計算資源。 ForceQuotaOverSold（只接受）：作業僅接受閑時計算資源。 ForbiddenQuotaOverSold（不接受）：作業僅接受已關聯Quota內的資源，而不會使用閑時計算資源。	STRING	是
driver	否	配置作業使用的GPU驅動版本。	STRING	是
default_route	否	當選擇VPC時，配置訪問公網的方式，取值如下： eth0（默認值）：使用公有網關訪問公網。 eth1：使用專有網關，通過選擇的VPC訪問公網。	STRING	是
priority	否	配置作業的優先級，默認值為1，參數值的范圍是1~9。其中： 1為最低優先級。 9為最高優先級。	INT32	是
exit_code_on_stopped	否	以交互模式運行任務時，當任務被停止時指定命令行工具的退出碼，默認值是0。	INT32	是
job_reserved_minutes	否	設置任務結束時的保留時長，單位是分鐘，默認值是0。	INT32	是
job_reserved_policy	否	設置任務保留的策略，可選值： Always（默認值）：任務運行成功或失敗均保留。 OnFailure：當任務運行失敗時保留。 OnSucceed：當任務運行成功時保留。	STRING	是

提交TensorFlow訓練任務（submit tfjob）

功能
用于提交TensorFlow訓練任務。
格式
系統支持通過命令行參數或任務參數描述文件的方式提交TensorFlow任務。
```
./dlc submit tfjob [flags]
```

參數

如果通過命令行參數的方式提交TensorFlow任務，則需要將命令中的如下參數替換為實際值。如果通過任務參數描述文件的方式提交TensorFlow任務，則將任務參數描述文件中支持的參數以<parameterName>=<parameterValue>的形式寫入文件中。提交TensorFlow任務的通用參數如文章開頭的列表所示，以下為TensorFlow的任務特有參數：

表 2. 提交TensorFlow任務的特有參數

參數	是否必選	描述	類型	任務參數描述文件中是否支持該參數
workspace_id	是	工作空間的ID，（即作業提交DLC公共的工作空間）默認為空。如何創建工作空間可以參考創建工作空間。	STRING	是
chief	否	是否啟用TensorFlow Chief節點，該參數取值包括： false：默認值，表示關閉TensorFlow Chief節點。 true：表示開啟TensorFlow Chief節點。	BOOL	是
chief_image	否	TensorFlow Chief節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
chief_spec	否	TensorFlow Chief節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
master_image	否	TensorFlow Master節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
master_spec	否	TensorFlow Master節點使用的服務器型號。	STRING	是
masters	否	TensorFlow Master節點的數量，默認值為0。	INT	是
ps	否	TensorFlow Parameter Server節點的數量，默認值為0。	INT	是
ps_image	否	TensorFlow Parameter Server節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
ps_spec	否	TensorFlow Parameter Server節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
worker_image	否	TensorFlow Worker節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
worker_spec	否	TensorFlow Worker節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
workers	否	TensorFlow Worker節點的數量，默認值為0。	INT	是
evaluator_image	否	TensorFlow Evaluators節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
evaluator_spec	否	TensorFlow Evaluators節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
evaluators	否	TensorFlow Evaluators節點的數量，默認值為0。	INT	是
graphlearn_image	否	TensorFlow GraphLearn節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
graphlearn_spec	否	TensorFlow GraphLearn節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
graphlearns	否	TensorFlow GraphLearn節點的數量，默認值為0。	INT	是

表 3. 提交TensorFlow任務至專有資源組的特有參數

參數	是否必選	描述	類型	任務參數描述文件中是否支持該參數
resource_id	否（若要提交任務至專有資源組則為必選）	專有資源配額的ID，默認為空。如何創建專有資源配額可以參考通用計算資源配額。	STRING	是
priority	否	任務優先級，默認為1。	INT	是
chief_cpu	否	TensorFlow Chief節點使用CPU的個數，默認為空。	STRING	是
chief_gpu	否	TensorFlow Chief節點使用GPU的個數，默認為空。	STRING	是
chief_gpu_type	否	TensorFlow Chief節點使用GPU的類型，默認為空。示例值：GU50。	STRING	是
chief_memory	否	TensorFlow Chief節點使用內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
chief_shared_memory	否	TensorFlow Chief節點用于共享的內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
master_cpu	否	TensorFlow Master節點使用CPU的個數，默認為空。	STRING	是
master_gpu	否	TensorFlow Master節點使用GPU的個數，默認為空。	STRING	是
master_gpu_type	否	TensorFlow Master節點使用GPU的類型，默認為空。示例值：GU50。	STRING	是
master_memory	否	TensorFlow Master節點使用內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
master_shared_memory	否	TensorFlow Master節點用于共享的內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
*_cpu	否	TensorFlow 節點使用CPU的個數，默認為空。可替換為（ps，worker，evaluator，graphlearn）。	STRING	是
*_gpu	否	TensorFlow 節點使用GPU的個數，默認為空。可替換為（ps，worker，evaluator，graphlearn）。	STRING	是
*_gpu_type	否	TensorFlow 節點使用GPU的類型，默認為空。示例值：GU50。可替換為（ps，worker，evaluator，graphlearn）。	STRING	是
*_memory	否	TensorFlow 節點使用的內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。可替換為（ps，worker，evaluator，graphlearn）。	STRING	是
*_shared_memory	否	TensorFlow 節點用于共享內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。可替換為（ps，worker，evaluator，graphlearn）。	STRING	是

示例

通過命令行參數提交一個2 Worker+ 1 PS的分布式作業，示例如下。

./dlc submit tfjob --name=test_2021 --ps=1 \
  --ps_spec=ecs.g6.8xlarge \
  --ps_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04 \
  --workers=2 \
  --worker_spec=ecs.g6.4xlarge \
  --worker_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04 \
  --command="python /root/data/dist_mnist/code/dist-main.py --max_steps=10000 --data_dir=/root/data/dist_mnist/data/" \
  --workspace_id=***** \
  --data_sources=data-2021xxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxx

系統返回如下類似結果。

+----------------------------------+--------------------------------------+
|              JobId               |              RequestId               |
+----------------------------------+--------------------------------------+
| dlcmp6vwljkz****                 | xxxxxxxx-79AF-4EFC-9CE9-xxxxxxxxxxxx |
+----------------------------------+--------------------------------------+

通過任務參數描述文件提交一個2 Worker+ 1 PS的分布式作業，示例如下。

./dlc submit tfjob --job_file=job_file.dist_mnist.1ps2w

其中job_file.dist_mnist.1ps2w為任務參數描述文件，采用<parameterName>=<parameterValue>的格式填寫參數。job_file.dist_mnist.1ps2w的內容如下所示。

name=test_2021
workers=2
worker_spec=ecs.g6.4xlarge
worker_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04
ps=1
ps_spec=ecs.g6.8xlarge
ps_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04
command=python /root/data/dist_mnist/code/dist-main.py --max_steps=10000 --data_dir=/root/data/dist_mnist/data/
workspace_id=*****
data_sources=data-2021xxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxx

提交PyTorch訓練任務（submit pytorchjob）

功能
用于提交PyTorch訓練任務。
格式
系統支持通過命令行參數或任務參數描述文件的方式提交PyTorch任務。
```
./dlc submit pytorchjob [flags]
```

參數

如果通過命令行參數的方式提交PyTorch任務，則需要將命令中的如下參數替換為實際值。如果通過任務參數描述文件的方式提交PyTorch任務，則將任務參數描述文件中支持的參數以<parameterName>=<parameterValue>的形式寫入文件中。提交PyTorch任務的通用參數如文章開頭的列表所示，以下為PyTorch任務的特有參數：

表 4. 提交PyTorch任務的特有參數

參數名稱	是否必選	描述	類型	任務參數描述文件中是否支持該參數
workspace_id	是	工作空間的ID，（即作業提交DLC公共的工作空間）默認為空。如何創建工作空間可以參考創建工作空間。	STRING	是
master_image	否	PyTorch Master節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
master_spec	否	PyTorch Master節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
masters	否	PyTorch Master節點的數量，默認值為0。	INT	是
worker_image	否	PyTorch Worker節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
worker_spec	否	PyTorch Worker節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
workers	否	PyTorch Worker節點的數量，默認值為0。	INT	是

表 5. 提交PyTorch任務至專有資源組的特有參數

參數	是否必選	描述	類型	任務參數描述文件中是否支持該參數
resource_id	否（若要提交任務至專有資源組則為必選）	專有資源配額的ID，默認為空。如何創建專有資源配額可以參考通用計算資源配額。	STRING	是
priority	否	任務優先級。默認為1。	INT	是
master_cpu	否	PyTorch Master節點使用CPU的個數，默認為空。	STRING	是
master_gpu	否	PyTorch Master節點使用GPU的個數，默認為空。	STRING	是
master_gpu_type	否	PyTorch Master節點使用GPU的類型，默認為空。示例值：GU50。	STRING	是
master_memory	否	PyTorch Master節點使用內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
master_shared_memory	否	PyTorch Master節點用于共享的內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
worker_cpu	否	PyTorch Worker節點使用CPU的個數，默認為空。	STRING	是
worker_gpu	否	PyTorch Worker節點使用GPU的個數，默認為空。	STRING	是
worker_gpu_type	否	PyTorch Worker節點使用GPU的類型，默認為空。示例值：GU50。	STRING	是
worker_memory	否	PyTorch Worker節點使用內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
worker_shared_memory	否	PyTorch Worker節點用于共享的內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是

示例

通過命令行參數提交一個GPU的模型訓練任務，示例如下。

./dlc submit pytorchjob --name=test_pt_face \
  --workers=1 \
  --worker_spec=ecs.gn6e-c12g1.3xlarge \
  --worker_image=registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/pai-dlc/pytorch-training:1.7.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04 \
  --command="apt-get update; apt-get -y --allow-downgrades install libpcre3=2:8.38-3.1 libpcre3-dev libgl1-mesa-glx libglib2.0-dev; cd /root/data/face; python train.py --num_workers 0 --save_folder outputs" \
  --data_sources=data-20210410224621-xxxxxxxxxxxx \
  --workspace_id=*****

系統返回如下類似結果。

+----------------------------------+--------------------------------------+
|              JobId               |              RequestId               |
+----------------------------------+--------------------------------------+
| dlcu704xxuxk****                 | xxxxxxxx-79AF-4EFC-9CE9-xxxxxxxxxxxx |
+----------------------------------+--------------------------------------+

提交XGBoost訓練任務（submit xgboostjob）

功能
用于提交XGBoost訓練任務。
格式
系統支持通過命令行參數或任務參數描述文件的方式提交XGBoost任務。
```
./dlc submit xgboostjob [flags]
```

參數

如果通過命令行參數的方式提交XGBoost任務，則需要將命令中的如下參數替換為實際值。如果通過任務參數描述文件的方式提交XGBoost任務，則將任務參數描述文件中支持的參數以<parameterName>=<parameterValue>的形式寫入文件中。提交XGBoost任務的通用參數如文章開頭的列表所示，以下為XGBoost任務的特有參數：

表 6. 提交XGBoost任務的特有參數

參數名稱	是否必選	描述	類型	任務參數描述文件中是否支持該參數
workspace_id	是	工作空間的ID，（即作業提交DLC公共的工作空間）默認為空。如何創建工作空間可以參考創建工作空間。	STRING	是
master_image	否	XGBoost Master節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
master_spec	否	XGBoost Master節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
masters	否	XGBoost Master節點的數量，默認值為0。	INT	是
worker_image	否	XGBoost Worker節點的鏡像，默認值為空。	STRING	是
worker_spec	否	XGBoost Worker節點使用的服務器型號，默認值為空。	STRING	是
workers	否	XGBoost Worker節點的數量，默認值為0。	INT	是

表 7. 提交XGBoost任務至專有資源組的特有參數

參數	是否必選	描述	類型	任務參數描述文件中是否支持該參數
resource_id	否（若要提交任務至專有資源組則為必選）	專有資源配額的ID，默認為空。如何創建專有資源配額可以參考通用計算資源配額。	STRING	是
priority	否	任務優先級。默認為1。	INT	是
master_cpu	否	XGBoost Master節點使用CPU的個數，默認為空。	STRING	是
master_gpu	否	XGBoost Master節點使用GPU的個數，默認為空。	STRING	是
master_gpu_type	否	XGBoost Master節點使用GPU的類型，默認為空。示例值：GU50。	STRING	是
master_memory	否	XGBoost Master節點使用內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
master_shared_memory	否	XGBoost Master節點用于共享的內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
worker_cpu	否	XGBoost Worker節點使用CPU的個數，默認為空。	STRING	是
worker_gpu	否	XGBoost Worker節點使用GPU的個數，默認為空。	STRING	是
worker_gpu_type	否	XGBoost Worker節點使用GPU的類型，默認為空。示例值：GU50。	STRING	是
worker_memory	否	XGBoost Worker節點使用內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是
worker_shared_memory	否	XGBoost Worker節點用于共享的內存資源，默認為空。示例值：500 Mi，1 Gi。	STRING	是

示例

通過命令行參數提交一個XGBoost任務，示例如下。

./dlc submit xgboostjob --name=test_xgboost \
  --workers=1 \
  --worker_spec=ecs.gn6e-c12g1.3xlarge \
  --worker_image=xgboost-training:1.6.0-cpu-py36-ubuntu18.04 \
  --command="python /root/code/horovod/xgboost/main.py --job_type=Train --xgboost_parameter=objective:multi:softprob,num_class:3 --n_estimators=50 --model_path=autoAI/xgb-opt/2" \
  --workspace_id=*****

系統返回如下類似結果。

+----------------------------------+--------------------------------------+
|              JobId               |              RequestId               |
+----------------------------------+--------------------------------------+
| dlc1nvu3gli0****                 | xxxxxxxx-79AF-4EFC-9CE9-xxxxxxxxxxxx |
+----------------------------------+--------------------------------------+

提交任務的高級參數

提交任務時使用指定節點調度

使用靈駿智算或通用計算的資源配額提交任務時，您可以通過在DLC命令行中配置參數來調度指定節點。

說明

該功能暫時僅供白名單用戶使用。如有需要，請聯系您的商務經理添加白名單。

參數

參數	描述	示例值
--allow_nodes="${allow_nodes}"	指定節點名稱列表，多個節點名稱使用半角逗號（,）分隔，建議中間不要有空格。	lingjuc47iextvg9-*,lingjuc47iextvg9-*
--deny_nodes="${deny_nodes}"	排除節點名稱列表，多個節點名稱使用半角逗號（,）分隔，建議中間不要有空格。	lingjuc47iextvg9-*,lingjuc47iextvg9-*

示例

命令行參數

通過命令行參數提交任務，示例如下：

不指定調度節點

./dlc submit pytorchjob --name=assign_node_test_no_node  \--workers=1 \
    --worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04 \
    --command="sleep 1000" \
    --workspace_id='****' \
    --resource_id='quotau2h98mt****' \
    --worker_cpu="1" \
    --worker_memory='2Gi'

指定調度節點

./dlc submit pytorchjob --name=assign_node_test_2_allow_nodes  \--workers=1 \
    --worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04 \
    --command="sleep 1000" \
    --workspace_id='****' \
    --resource_id='quotau2h98mt****' \
    --worker_cpu="1" \
    --worker_memory='2Gi' \
    --allow_nodes="lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****"

排除指定節點

 ./dlc submit pytorchjob --name=assign_node_test_two_deny_nodes  \--workers=1 \
    --worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04 \
    --command="sleep 1000" \
    --workspace_id='****' \
    --resource_id='quotau2h98mt****' \
    --worker_cpu="1" \
    --worker_memory='2Gi' \
    --deny_nodes="lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****"

指定調度節點&排除指定節點

./dlc submit pytorchjob --name=assign_node_test_two_allow_two_deny  \--workers=1 \
    --worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04 \
    --command="sleep 1000" \
    --workspace_id='****' \
    --resource_id='quotau2h98mt****' \
    --worker_cpu="1" \
    --worker_memory='2Gi' \
    --allow_nodes="lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****" \
    --deny_nodes="lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****"

文件讀取

通過文件讀取方式提交任務，命令行示例如下：

./dlc submit pytorchjob -f job_file

其中job_file為任務參數描述文件，內容示例如下：

不指定調度節點

name=assign_node_test_no_node
workers=1
worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
resource_id=quotau2h98mt****
worker_cpu=1
worker_memory=2Gi

指定調度節點

name=assign_node_test_2_allow_nodes
workers=1
worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
resource_id=quotau2h98mt****
worker_cpu=1
worker_memory=2Gi
allow_nodes=lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****

排除指定節點

name=assign_node_test_two_allow_two_deny
workers=1
worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
resource_id=quotau2h98mt****
worker_cpu=1
worker_memory=2Gi
deny_nodes=lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****

指定調度節點&排除指定節點

name=assign_node_test_two_allow_two_deny
workers=1
worker_image=dsw-registry-vpc.****.cr.aliyuncs.com/pai/easyanimate:1.1.5-pytorch2.2.0-gpu-py310-cu118-ubuntu22.04
command=sleep 1000
workspace_id=****
resource_id=quotau2h98mt****
worker_cpu=1
worker_memory=2Gi
allow_nodes=lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****
deny_nodes=lingjuc47iextvg9-****,lingjuc47iextvg9-****

提交任務時禁用后付費庫存校驗

您可以在DLC命令行中配置參數disable_ecs_stock_check，來禁用后付費（按量付費）庫存校驗功能。

參數

描述

示例值

disable_ecs_stock_check

禁用后付費庫存校驗，取值如下：

false（默認值）：表示開啟后付費庫存校驗。
true：表示禁用后付費庫存校驗。

true或false

示例

命令行參數

通過命令行參數提交任務，示例如下：

開啟后付費庫存校驗

./dlc submit pytorchjob \
    --name=test_skip_checking3 \
    --command='sleep 1000' \
    --workspace_id=**** \
    --priority=1 \
    --workers=1 \
    --worker_image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12PAI-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04 \
    --worker_spec=ecs.g6.xlarge

禁用后付費庫存校驗

./dlc submit pytorchjob \
    --name=test_skip_checking3 \
    --command='sleep 1000' \
    --workspace_id=**** \
    --priority=1 \
    --workers=1 \
    --worker_image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.12PAI-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04 \
    --worker_spec=ecs.g6.xlarge \
    --disable_ecs_stock_check=true

文件讀取

通過文件讀取方式提交任務，命令行示例如下：

./dlc submit pytorchjob -f job_file

其中job_file為任務參數描述文件，內容示例如下：

開啟后付費庫存校驗

name=test_skip_checking3
workers=1
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禁用后付費庫存校驗

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提交命令

提交任務的通用參數

提交TensorFlow訓練任務（submit tfjob）

提交PyTorch訓練任務（submit pytorchjob）

提交XGBoost訓練任務（submit xgboostjob）

提交任務的高級參數

提交任務時使用指定節點調度

命令行參數

文件讀取

提交任務時禁用后付費庫存校驗

命令行參數

文件讀取

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