2.3 作业管理

作业管理支持用户对开发作业进行分布式训练和并发式测试。

分布式作业

分布式作业提供一种高效、灵活且可扩展的解决方案，适用于大规模数据集或复杂模型训练场景。该功能能够在多个计算节点上并行执行机器学习和强化学习任务。利用高性能的分布式执行框架，提升模型训练的速度和效率，从而加速了从数据到洞察的过程。以下是分布式训练作业的主要功能特点：

1. 多节点并行处理：支持在多个计算节点上同时运行训练任务，充分利用集群资源，减少单个任务的完成时间。
2. 灵活易用的API接口：提供直观且强大的编程接口，允许开发者根据具体需求定制化地构建、配置及管理分布式训练流程。无论是简单的线性回归还是复杂的深度神经网络，都能轻松集成进现有的工作流中。
3. 丰富的内置功能与工具：除了基本的分布式训练支持外，还包含了一系列高级特性，比如自动故障恢复机制、动态资源调度策略等，确保整个训练过程稳定可靠；同时，也提供了可视化监控工具帮助用户实时跟踪进度和性能指标。

并发作业

并形式测试作业适用于一次在多个服务器上完成多个相同测试任务。用户可以高效地管理和执行复杂的并行任务，并灵活地处理和分析任务输出的数据。以下是并发测试作业的主要功能特点：

1. 子任务独立执行：作业被拆分为多个独立的子任务，每个子任务互不干扰的独立执行。任务执行完成后，系统会自动收集各个子任务的结果。
2. 命令执行与结果判断：每个子任务对应一个具体的执行命令，通过命令的返回值来判断子任务是否成功执行。如果返回值为0，则表示成功；非0则表示失败。
3. 灵活的输出路径配置：用户可以根据需要指定每个子任务的自定义输出路径，将内容输出到挂载的存储卷路径下，即可被保存。保存在存储卷中的数据可以方便地挂载到IDE或可视化分析工具中，进行进一步的分析和处理。