一种训练任务环境变量设置方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种训练任务环境变量设置方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：接收用户创建训练任务时设置的环境变量数据；从环境变量数据中获取与训练任务相关的全局环境变量，并利用环境变量数据对全局环境变量进行处理，得到处理后环境变量；将处理后环境变量注入到任务容器中，以便在执行训练任务时，通过训练任务中的训练脚本直接从所述任务容器中调用所述处理后环境变量。本申请在创建训练任务时设置环境变量，并将设置的环境变量注入到任务容器中，这样便不需要在训练脚本中设置环境变量，在训练任务运行时直接从任务容器中获取就可以了，进而提升了训练任务的训练效率，解决了训练任务使用环境变量时的易用性问题。性问题。性问题。

【技术实现步骤摘要】
一种训练任务环境变量设置方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种训练任务环境变量设置方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，在对训练任务的环境变量(environment variables)进行设置时，一种是在训练脚本中预置环境变量，在执行训练脚本前先通过执行setEnv命令的方式设置环境变量，然后再执行训练脚本，这种方式由于需要在训练脚本中预置环境变量并在执行训练脚本前手动设置环境变量，因此降低了训练任务的训练效率；另一种是直接在训练脚本中设置环境变量，但只在当前脚本中使用，这种方式不适用于一个任务多个训练脚本的执行场景。
[0003]因此，如何在训练任务使用多脚本进行训练时，对环境变量进行设置是本领域技术人员目前需要解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种训练任务环境变量设置方法、装置、设备及存储介质，能够不需要在训练脚本中设置环境变量，提升了训练任务的训练效率，解决了训练任务使用环境变量时的易用性问题。其具体方案如下：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种训练任务环境变量设置方法，其特征在于，应用于深度学习服务平台，包括：接收用户创建训练任务时设置的环境变量数据；从所述环境变量数据中获取与所述训练任务相关的全局环境变量，并利用所述环境变量数据对所述全局环境变量进行处理，得到处理后环境变量；将所述处理后环境变量注入到任务容器中，以便在执行所述训练任务时，通过所述训练任务中的训练脚本直接从所述任务容器中调用所述处理后环境变量。2.根据权利要求1所述的训练任务环境变量设置方法，其特征在于，所述接收用户创建训练任务时设置的环境变量数据，包括：接收用户创建训练任务时通过页面设置的方式设置的环境变量数据。3.根据权利要求1所述的训练任务环境变量设置方法，其特征在于，还包括：在所述深度学习服务平台的系统设置中设置所述全局环境变量；其中，所述全局环境变量包括所述训练任务默认注入的环境变量构成的第一环境变量列表和所述训练任务不能设置的第二环境变量列表。4.根据权利要求2所述的训练任务环境变量设置方法，其特征在于，所述从所述环境变量数据中获取与所述训练任务相关的全局环境变量，并利用所述环境变量数据对所述全局环境变量进行处理，得到处理后环境变量，包括：从所述环境变量数据中获取所述训练任务默认注入的环境变量构成的第一环境变量列表和所述训练任务不能设置的第二环境变量列表；利用所述环境变量数据对所述第一环境变量列表和所述第二环境变量列表进行设置，得到处理后环境变量。5.根据权利要求1所述的训练任务环境变量设置方法，其特征在于，所述接收用户创建训练任务时设置的环境变量数据，...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢良占，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：