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安装openpai请参考这篇
https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9673883.html
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首先准备两台服务器（必须为Ubuntu16.04 Server），一台作为master，一台作为worker（master和worker由我们自己指定）。每台服务器都必须要有的：
1、ssh服务（这在安装Ubuntu16.04 Server的时候有选择）
2、docker-ce
3、两台服务器必须要有相同的用户名以及密码
4、用于登录每台计算机的用户名应具有sudo权限
5、两台服务器要在同一个网段中
准备好之后，我们需要先在master的docker中执行以下命令：
sudo docker pull docker.io/openpai/dev-box sudo docker run -itd \ -e COLUMNS=$COLUMNS -e LINES=$LINES -e TERM=$TERM \ -v /var/lib/docker:/var/lib/docker \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ -v /pathHadoop:/pathHadoop \ -v /pathConfiguration:/cluster-configuration \ --pid=host \ --privileged=true \ --net=host \ --name=dev-box \ docker.io/openpai/dev-box sudo docker exec -it dev-box /bin/bash cd /pai/pai-management
第一条指令是拉dev-box的镜像
第二条指令是运行dev-box
第三条指令是进入dev-box
然后
cd quick-start cp quick-start-example.yaml ../quick-start.yaml cd .. vi quick-start.yaml
master-ip写你指定的master的ip
worker-ip就是另外一台服务器的ip
ssh-username就是你的服务器的username
ssh-password就是相应的password
完成之后
python paictl.py cluster generate-configuration \ -i quick-start.yaml \ -o /path/to/cluster-configuration/dir
/path/to/cluster-configuration/dir 这个路径可以随意放置，建议写成 /cluster-configuration/
然后进入 /cluster-configuration/ 会发现有四个.yaml文件，一般是不用改的。
然后执行
python paictl.py cluster k8s-bootup \ -p /path/to/cluster-configuration/dir
同样，这里的/path/to/cluster-configuration/dir 写成你放那四个.yaml配置文件的地方，/cluster-configuration/
这时可能要等一段时间，执行快完成的时候如果出现kube-proxy已经存在的错误的话，执行
python paictl.py cluster k8s-clean -p /cluster-configuration 这个paictl.py文件在/pai/pai-management/ 目录下
然后再执行第二步的命令就可以了。
此时你可以访问
http://<master>:9090
这个网页
然后就是最后一步
python paictl.py service start \ -p /path/to/cluster-configuration/dir
同样的/path/to/cluster-configuration/dir改为你放四个.yaml文件的目录，这里是 /cluster-configuration/
这里执行也要等一段时间，如果出现了driver-one-shot等待，这里可以等一段时间，如果等待时间过长的话，直接终止，然后执行
python paictl.py service delete -p /cluster-configuration
这里的/cluster-configuration改为你存放四个.yaml文件的目录，相当于清理容器内容
然后再执行
python paictl.py cluster k8s-clean -p /cluster-configuration
这个命令，相当于卸载k8s
然后再从第二步开始执行。
如果出现zookeeper错误的话，你执行
echo hostname
这个命令，然后进入你存放四个yaml文件的目录，查看cluster-configuration.yaml这个文件，看看machine-list中的master的hostname是否和执行上面的命令的hostname不一样，如果不一样则修改回和执行上面的命令一样的hostname。
如果你发现执行上面的命令和.yaml文件一样的hostname，那很遗憾，执行这两条命令吧：
python paictl.py service delete -p /cluster-configuration python paictl.py cluster k8s-clean -p /cluster-configuration
然后从第二步开始执行。
如果一直没报错的话，恭喜你安装成功可以访问
http://<master>:9286
这个网页，如果你发现你的GPU没有显示信息，很可能是因为你的GPU版本太低，楼主的GeForce GT 730就是不支持显示，但不代表没有GPU。
然后就是如何提交代码了。
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我们这里使用vscode，首先安装vscode，最新版就可以，然后下载vs的插件https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.vscode-ai 点击install然后再vscode里面安装即可。
安装完成之后会有这些东西
然后右击PAI-Cluster Add Configuration
这个username 是 admin
password 是admin-password
这个账号密码是默认的，如何添加新的账户，我还没研究好。
然后其他的uri将ip改为你的master的ip，端口别改。
然后点finish你会发现你的PAI-Cluster目录里面多了一个东西，然后右击它，点击submit job，会进入一个json文件，需要改的地方为
改为这个，*为通配符，这里是提交.py文件，如果你要提交其他东西的话，如名字为data.xls你可以再includes里面再加入"*.xls"即可。
这个是docker的镜像，你可以去docker-hub找到。
这个codeDir是存放代码文件的目录，你可以右击PAI-Clusters目录下的东西，然后点击open storage explorer，就可以看到一些目录，你可以自己创一个目录，或者使用里面已经有的目录，在codeDir添加上去就可以了。
然后这个command 就是你执行这个代码文件的命令，如python 123.py （如果有参数，可以添加）。
然后点击Finish就可以了，然后他就会上传。
如果出现submit fail 没有这个文件的是因为你的AI Storage Explorer里面没有这个目录，你可以自己添加进去。就像outputDir一样。