1.5.1 训练任务组件和流程

Trainjob 基本组件和训练流程

下图是使用 Cloud-ML Trainjob 的基本组件和训练流程。其中1,2,3为用户操作步骤，a,b,c 为平台处理流程。

Cloud-ML Trainjob 的运行依赖两个外部基础设施，Docker Registry 和 FDS，其中 Docker Registry 管理 Docker 镜像。Cloud-ML 平台已经预先定义的许多深度学习框架的镜像存储其中，用户也可以把自己的镜像托管进来，由Cloud-ML平台执行；FDS是Cloud-ML依赖的后端存储系统，用户的训练数据，训练的中间数据、结果、日志等，如果需要保存，用户指定地址，Cloud-ML自动存储。

Trainjob 训练用户的基本操作过程如下：

1. 准备代码，用户需要在本地准备一份调试好的训练代码，要确保符合基本项目规范。具体参见后面介绍；

2. 提交任务，项目代码准备完成后，用户即可提交任务。目前Cloud-ML提供两种任务提交方式，命令行和Web界面，后面有详细介绍；

3. 查看结果，后续用户随时可以通过命令行或者 Web 页面查看训练任务状态，包括训练模型及其他产出。

Trainjob 训练平台的基本处理流程如下：

a. 创建环境，平台收到用户提交的任务后， 从 Docker Registry 中下载用户指定的镜像，并为用户创建运行时；如果一切正常，执行后面的操作；有任何异常，比如资源不足，节点故障，Cloud-ML会通过事件的方式告诉用户；

b. 执行训练，运行环境创建完成后，平台下载用户指定的训练代码并执行。内部的逻辑是，下载代码、解压、安装依赖包（如果代码里面指定了所需的依赖包）、执行代码，执行过程产生的日志，平台提供接口方便用户查看；

c. 保存训练模型和（/或）中间结果，这一步可选。用户训练过程中如果有需要保存的中间结果、临时数据、日志等需要保存，平台将结果保存到用户指定的地方，供训练后使用。

注: Cloud-ML 的运行时由 Docker 管理，所有任务都运行于容器中，Cloud-ML 已经准备了许多深度学习框架的镜像，用户直接指定对应版本镜像名称即可；对于有特殊需求的用户，Cloud-ML 支持使用自己制作的镜像。

在接下来的几个部分，我们将通过教程的形式，一步一步让用户上手Cloud-ML平台。