ClearML远程任务执行实战指南

ClearML远程任务执行实战指南

clearml ClearML - Auto-Magical CI/CD to streamline your ML workflow. Experiment Manager, MLOps and Data-Management 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clearml

前言

在机器学习项目开发过程中，远程执行任务是一个非常重要的能力。ClearML作为一款强大的MLOps工具，提供了完整的远程任务执行解决方案。本文将详细介绍如何使用ClearML实现任务的远程执行，包括任务查询、克隆、参数修改以及执行监控等关键环节。

环境准备

首先确保已经安装并配置好ClearML环境：

%pip install --upgrade clearml
import clearml
clearml.browser_login()

注意：在执行远程任务前，请确保ClearML Agent已经在后台运行。

任务查询方法

在远程执行任务前，我们需要先确定要执行的任务。ClearML提供了多种查询任务的方式：

1. 通过Web UI获取任务ID

在ClearML的Web界面中，可以直观地浏览项目、选择任务，并通过点击复制按钮获取任务ID。

2. 通过Python SDK查询任务

更灵活的方式是使用SDK进行任务查询：

from clearml import Task

# 获取单个匹配任务（最近的一个）
task = Task.get_task(project_name="Getting Started", task_name="XGBoost Training")

# 获取所有匹配任务
tasks = Task.get_tasks(project_name="Getting Started", task_name="XGBoost Training")
task_list = [(task.name, task.id) for task in tasks]

任务克隆与参数修改

获取到目标任务后，我们可以克隆它并修改参数：

# 克隆原始任务
new_task = Task.clone(source_task=task)

# 修改参数（例如修改max_depth）
new_task.update_parameters({"General/max_depth": 3})

# 重命名任务
new_task.rename("Cloned Task with max_depth=3")

任务队列与执行

将任务加入执行队列：

# 将任务加入默认队列
Task.enqueue(task=new_task, queue_name="default")

任务状态监控

任务执行过程中有几种状态：

• Pending：等待被worker拉取
• In Progress：正在执行
• Completed：执行完成
• Failed：执行失败

我们可以通过编程方式监控任务状态：

from time import sleep

while new_task.status not in ["completed", "failed"]:
    if new_task.status == "draft":
        print("任务仍处于草稿模式！需要先将其加入队列")
    
    print(f"任务尚未完成！当前状态: {new_task.status}")
    sleep(5)

结果分析

任务完成后，可以通过多种方式查看结果：

1. Web UI查看：在实验管理器中直观比较原始任务和克隆任务的结果
2. SDK获取指标数据：

# 获取报告的所有标量指标
scalars = new_task.get_reported_scalars()

性能优化提示

首次远程执行任务可能会较慢，因为需要：

1. 安装原始环境的所有依赖包
2. 获取原始代码
3. 准备执行环境

后续执行会利用缓存，速度会显著提升。

最佳实践建议

1. 参数管理：合理组织参数结构，便于后续修改和比较
2. 任务命名：采用有意义的命名规则，便于识别
3. 队列管理：根据任务优先级和资源需求使用不同的队列
4. 状态监控：对于长时间运行的任务，实现自动化监控和通知机制

扩展学习

掌握了基础远程执行能力后，可以进一步探索：

1. 分布式任务执行
2. 超参数优化
3. 自动化流水线
4. 资源监控与调度

通过ClearML的远程执行功能，开发者可以轻松实现实验的复现、参数调优和结果比较，大大提升机器学习项目的开发效率。

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