russell run

在RussellCloud上运行你的项目。

查看帮助

russell run --help

输出：

Usage: russell run [OPTIONS] [COMMAND]...

  Run a command on Russell. Russell will upload contents of the current
  directory and run your command remotely. This command will generate a run
  id for reference.

Options:
  --gpu / --cpu                   Run on a gpu instance
  --data TEXT                     Data source id to use
  --mode [job|jupyter|serve]      Different russell modes
  --env [caffe|caffe:py2|chainer|chainer:py2|keras|keras:py2|kur|mxnet:py2|pytorch|pytorch:py2|tensorflow|tensorflow-1.0|tensorflow-1.0:py2|tensorflow:py2|theano|theano:py2|torch|torch:py2]
                                  Environment type to use
  -m TEXT                         Message to commit
  --help                          Show this message and exit.

命令

russell run [OPTIONS] [COMMAND]

选项

可选项	默认值	描述
--gpu/--cpu	cpu	如果指定，则在所指定的实例类型上运行任务
--data		ID指定挂载的数据集，mount_name指定挂载目录名称。
--mode[cli\|jupyter\|serve]	job	指定任务的运行模式，默认行为是执行所指定的命令
--env[...]	keras:py3	指定项目任务的运行环境，支持的环境列表
--m		任务描述
command		所运行的命令，任务入口

详情

该命令将上传CLI所追踪的代码文件到RussellCloud服务器，然后执行你的命令。你可以通过status命令查看任务进度，通过logs命令查看任务日志。

例如：

使用gpu + tensorflow环境

russell run --env tensorflow --gpu "python mnist_cnn.py"

输出：

Creating project run. Total upload size: 129.1KiB
Syncing code ...
RUN ID                            NAME                       VERSION
--------------------------------  -----------------------  ---------
5b5e9b106d754b74acbe87c8e9618265  RussellCloud/tinyflow:2          2


    To view logs enter:
        russell logs 5b5e9b106d754b74acbe87c8e9618265

russell_requirements.txt

Russell对多种多样的深度学习框架使用标准的Docker镜像。如果您需要额外的Python依赖，您可以在项目文件夹下的russell_requirements.txt中指定。

Jupyter notebook

Russell支持在服务器端以Jupyter/iPython模式运行。

Serve （测试中）

Russell可以将模型发布为线上REST-api接口。

遇到更多问题？

如果您在使用过程中，发现终端有一些“意外”的输出，或者有其他的不愉快体验，请联系我们，帮助我们更好地改进产品、增强用户体验。

run