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Submarine Workbench
是为数据科学家设计的 WEB 系统。数据科学家可以通过 Submarine Workbench
进行交互式的访问 Notebook
,提交/管理 Job,管理模型,创建模型训练工作流,访问数据集等。
每个需要使用 Submarine 进行机器学习算法开发的用户,都可以登录 Submarine Workbench
的 WEB 首页,在首页上,点击注册链接,填写用户名、注册邮箱和密码就可以完成注册,但此时用户状态为 等待审核
状态。
管理员在 Submarine Workbench
中接收到用户的注册请求后,设置用户的操作权限,所属机构部门和分配资源,设置用户状态为 审核通过
后,用户才可以登录 Submarine Workbench。
每个 Submarine 的用户在 Login
页面中输入用户名和密码,登录到 Submarine Workbench
的首页 Home
。
在 Submarine Workbench
的 Home
首页中,顶层通过四个图表显示了用户的资源的使用情况和任务执行的情况。
在 Quick Start
列表中,显示了 Workbench 中最常使用的功能链接,方便用户可以快速的进行工作。
在 Open Recent
列表中,显示了用户最近使用过的九个项目,方便你快速的进行工作。
在 What‘s New?
列表中,显示了 Submarine 最新发布的一些功能特性和项目信息,方便你了解 Submarine 项目的最新进展。
Workspace 主要有五个 Tab 页组成,每个 Tab 页的标题中显示了各自项目的总数。
在 Project 页面中,以卡片的方式显示了用户自己创建的所有 Project。
每个 Project 卡片由以下部分内容组成:
Notebook
、Python
、R
、Scala
、Tensorflow
和 PyTorch
这六种类型的机器学习算法框架和开发语言,在项目卡片中以对应的图标进行标识。Tag
标签,方便查找和管理。Github
/Gitlab
进行了系统集成,每个 Project 都可以在 Workbench 中进行 Watch
、Star
、Frok
和 Comment
操作。Edit
按钮,可以在 Notebook
中打开项目,进行算法开发等操作。Download
按钮,将项目打包下载到本地。在项目页面中点击 Add New Project
按钮,将会显示出创建项目的引导页面,只需要三个步骤就可以创建一个新的项目。
第一步:在 Base Information 步骤中填写项目名称、项目简介。
Visibility: 设置项目对外的可见级别
Permission: 设置项目对外的访问权限,只有将项目的 Visibility 设置为 Team 或 Public 的时候,才会出现权限设置界面。
Can View
当项目的 Visibility 设置为 Team 时,团队中其他成员都只能查看这个项目的文件。
当项目的 Visibility 设置为 Public 时,Workbench 中其他成员都只能查看这个项目的文件。
Can Edit
当项目的 Visibility 设置为 Team 时,团队中其他成员都可以查看、编辑这个项目的文件。
当项目的 Visibility 设置为 Public 时,Workbench 中其他成员都可以查看、编辑这个项目的文件。
Can Execute
当项目的 Visibility 设置为 Team 时,团队中其他成员都可以查看、编辑、执行这个项目的文件。
当项目的 Visibility 设置为 Public 时,Workbench 中其他成员都可以查看、编辑、执行这个项目的文件。
第二步:在 Initial Project 步骤中,Workbench 提供了四种项目初始化的方式
Template: Workbench 内置了几种不同开发语言和算法框架的项目模版,你可以选择任何一种模版初始化你的项目,无需做任何修改就可以直接在 Notebook 中执行,特别适合新手进行快速的体验。
Blank:创建一个空白的项目,稍后,我们可以通过在 Notebook 中手工添加项目的文件
Upload: 通过上传 notebook 格式的文件来初始化你的项目,notebook 格式兼容 Jupyter Notebook 和 Zeppelin Notebook 文件格式。
Git Repo: 在你的 Github/Gitlab 账号中 Fork 一个仓库中的文件内容来初始化项目。
第三步:预览项目中的所包含的文件
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