若您的任务需要启动大量容器协同训练，您可以提交分布式训练任务。

在项目详情页面，您可以点击【分布式训练】按钮打开快速任务创建抽屉。

必选项。

镜像是容器中的概念，每个在平台中提交的任务都由一个或多个容器来执行，容器是由镜像创建的运行实例。可以认为镜像打包了一个linux环境，包含了程序运行所需要的各项依赖。

AI计算平台提供了官方的公共镜像，创建训练任务时，系统会根据项目的编程语言和算法框架推荐镜像。您可以使用官方推荐的镜像，也可以使用自己自定义的镜像。

必选项。

默认使用公共的默认default队列，若需要申请专属资源，可主动联系管理员申请专属队列。

必选项。

选择任务运行时的计算卡硬件款型。

必选项。

设置任务运行所需要的命令和超参数，不支持中文字符和换行，随任务的不同而不同。例如：

python train.py

/bin/bash start.sh

cd /userhome && python start.py --output=/userhome/xx

必选项。

设置任务运行所依赖的代码分支。（本地上传的代码无需选择此条）

必填项。

运行的子任务名称，一个子任务对应一个运行容器。

必填项。

以此种配置运行的子任务数量，不超过20个。

参数填写完成后，点击【保存并运行任务】（下次打开抽屉时会记录上次填写记录）完成任务创建。创建完成后，自动跳转至任务详情。此时任务处于【等待】状态，等待系统调度资源。

分布式任务

results matching ""