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复制数据集到本地 复制数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住,所以一般先将数据复制到本地再进行操作。 数据集复制有两种方式,推荐使用OBS路径复制。 OBS路径(推荐) 直接使用moxing的copy_parallel接口,复制对应的OBS路径。 ModelArts数据管理中的数据集(即manifest文件格式) 使用moxing的copy_manifest接口将文件复制到本地并获取新的manifest文件路径,然后使用SDK解析新的manifest文件。 ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户将训练数据存放至OBS桶中使用。
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添加输出目录 添加输出目录的代码比较简单,即在代码中添加一个输出评估结果文件的目录,被称为train_url,也就是页面上的训练输出位置。并把train_url添加到使用的函数analysis中,使用save_path来获取train_url。示例代码如下所示: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_string('model_url', '', 'path to saved model') tf.app.flags.DEFINE_string('data_url', '', 'path to output files') tf.app.flags.DEFINE_string('train_url', '', 'path to output files') tf.app.flags.DEFINE_string('adv_param_json', '{"attack_method":"FGSM","eps":40}', 'params for adversarial attacks') FLAGS(sys.argv, known_only=True) ... # analyse res = analyse( task_type=task_type, pred_list=pred_list, label_list=label_list, name_list=file_name_list, label_map_dict=label_dict, save_path=FLAGS.train_url)
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如何提高训练作业资源利用率 适当增大batch_size:较大的batch_size可以让GPU/NPU计算单元获得更高的利用率,但是也要根据实际情况来选择batch_size,防止batch_YLLsize过大导致内存溢出。 提升数据读取的效率:如果读取一个batch数据的时间要长于GPU/NPU计算一个batch的时间,就有可能出现GPU/NPU利用率上下浮动的情况。建议优化数据读取和数据增强的性能,例如将数据读取并行化,或者使用NVIDIA Data Loading Library(DALI)等工具提高数据增强的速度。 模型保存不要太频繁:模型保存操作一般会阻塞训练,如果模型较大,并且较频繁地进行保存,就会影响GPU/NPU利用率。同理,其他非GPU/NPU操作尽量不要阻塞训练主进程太多的时间,如日志打印,保存训练指标信息等。
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如何判断训练作业资源利用率高低 在模型训练的训练作业列表页可以查看作业资源利用率情况。当作业worker-0实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时,在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NPU平均利用率计算方法:将作业worker-0实例的各个GPU/NPU加速卡每个时间点的利用率汇总取平均值。
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