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@@ -179,21 +179,52 @@ git pull root@gitea.shuishan.net.cn:luxuesong_dase_ecnu_edu_cn/mnist.git   //将
 在步骤四）和五）中，我们将代码放在code文件夹中，数据放在data中，模型放在output中
 
 
+### 四）创建UAI Train交互式训练任务，并切换成`编辑模式` （重要！！）
 
+#### 1）在UCloud产品中人工智能分类下面，选择"AI训练服务 UAI Train"，点击“交互式训练”选项卡->创建交互式训练任务
 
+#### 2）任务命名随意，在执行信息里面，输入Ucloud账号的公钥和私钥（右上角“API密钥”），代码镜像路径为默认，其余路径均选择UFS，然后如下图所示配置
 
+<kbd>
+  <img src="img/assignment7/ass7-aitrain.png">
+</kbd>
+
+> 简要说明一下交互式训练的工作原理：启动任务的时候，UAI Train会运行一个docker容器，可以是UCloud的默认镜像，也可以是你自己创建的镜像，默认镜像已经安装了python，pytorch，tensorflow等等工具。我们配置的上述UFS路径，UAI Train会将他们映射到容器的/data目录下。也就是说，mnist/data会映射到容器的/data/data目录，mnist/code会映射到容器的/data/code目录。接下来我们便可以在容器中访问这些路径，运行代码。
+
+#### 3）配置完毕，创建任务，等状态变成“执行中”，说明创建成功。
+
+<kbd>
+  <img src="img/assignment7/ass7-trainjob.png">
+</kbd>
+
+#### 4）这一步非常重要！！创建成功后，立即将任务模式从“训练模式”切换成`编辑模式`。
 
+> 点击“切换”
 
+<kbd>
+  <img src="img/assignment7/ass7-switch1.png">
+</kbd>
+
+> 选择一个镜像库，填入要保存的镜像名。如果你的项目中还没有镜像库，则新建一个镜像库。
+
+<kbd>
+  <img src="img/assignment7/ass7-switch2.png">
+</kbd>
 
+> 填入公钥和私钥，点击“确定”
 
 <kbd>
-  <img src="img/assignment6/ass6-intra.jpeg">
+  <img src="img/assignment7/ass7-switch3.png">
 </kbd>
 
+> 等待几分钟，等运行状态重新变成“执行中”，说明切换成功。这时候任务模式已经是“编辑模式”。
+
 <kbd>
-  <img src="img/assignment6/ass6-intrassh.jpeg">
+  <img src="img/assignment7/ass7-switch4.png">
 </kbd>
 
+说明：这么做的原因只有一个，训练模式烧钱 :joy: :joy: ！！
+
 #### 3）现在让我们把这三个云主机连接到负载均衡器，并且从负载均衡器中删除刚才的具有外网ip的节点（接下来我们要用外网ip节点做压测）。首先我们禁用掉其中的两个节点，只保留一个节点在启用状态。如下图所示。
 
 <kbd>