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我正在尝试从ClearML（以前称为 Trains）开始。

我在文档中看到我需要在 ClearML 平台本身或使用 AWS 等的远程机器上运行服务器。

我真的很想绕过这个限制并在我的本地机器上运行实验，而不是连接到任何远程目的地。

根据这个我可以trains-server在任何远程机器上安装它，所以理论上我也应该能够在我的本地机器上安装它，但它仍然需要我有 Kubernetes 或 Docker，但我没有使用它们中的任何一个。

有人在本地服务器上使用 ClearML（或 Trains，我认为它仍然是完全相同的 API 和所有）有任何运气吗？

  • 我的操作系统是 Ubuntu 18.04。
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免责声明：我是 ClearML 团队的成员（以前称为 Trains）

我真的很想绕过这个限制并在我的本地机器上运行实验，而不是连接到任何远程目的地。

几个选项：

  1. Clearml 免费试用版为您的实验提供免费托管，这些实验仅供您访问，除非您特别想在您的同事之间分享它们。这可能是最简单的入门方法。
  2. 安装 ClearML-Server 基本上你只需要安装 docker 就可以了。这里有完整的说明，这是摘要：
echo "vm.max_map_count=262144" > /tmp/99-trains.conf
sudo mv /tmp/99-trains.conf /etc/sysctl.d/99-trains.conf
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
sudo service docker restart

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

sudo mkdir -p /opt/trains/data/elastic_7
sudo mkdir -p /opt/trains/data/mongo/db
sudo mkdir -p /opt/trains/data/mongo/configdb
sudo mkdir -p /opt/trains/data/redis
sudo mkdir -p /opt/trains/logs
sudo mkdir -p /opt/trains/config
sudo mkdir -p /opt/trains/data/fileserver

sudo curl https://raw.githubusercontent.com/allegroai/trains-server/master/docker-compose.yml -o /opt/trains/docker-compose.yml
docker-compose -f /opt/trains/docker-compose.yml up -d
  1. ClearML 还支持完全离线模式（即不建立外部连接）。实验完成后，您可以手动将运行导入您的服务器（自托管或免费层服务器）
from clearml import Task
Task.set_offline(True)
task = Task.init(project_name='examples', task_name='offline mode experiment')

当该过程结束时，您将获得一个指向包含整个离线会话输出的 zip 文件的链接：

ClearML Task: Offline session stored in /home/user/.clearml/cache/offline/offline-2d061bb57d9e408a9420c4fe81e26ad0.zip

稍后您可以使用以下命令导入会话：

from clearml import Task
Task.import_offline_session('/home/user/.clearml/cache/offline/offline-2d061bb57d9e408a9420c4fe81e26ad0.zip')
于 2020-12-30T16:18:59.523 回答