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并定期修改密码。 单击“登录”,进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型
§01 扫描图片 在 对于七段数码数字模型进行改进:一个关键的数字1的问题 中训练了一款具有更好泛化特性的网络模型,下面测试一下它对于图片的一维,二维扫描的情况。为: 找到更好的图片分割的方法;实现图片中特定对象定位; 给出实验基础。
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本,并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。 在训练代码中,用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
查看训练作业详情 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“模型训练 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 在“训练作业”列表中,单击作业名称,进入训练作业详情页。 在训练作业详情页的左侧,可以查看训练作业的基本信息和算法配置的相关信息。 训练作业基本信息 表1
# s3_train_url 将被赋值为"/mnt/user-ckpt" s3_train_url = args.s3_train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练,如果有模型文件,则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os
如何在模型训练时,查看镜像中Python库的版本? 模型训练时,在训练的代码中增加如下所示的代码行,执行训练即可查看: print(os.system("pip list")) 如果是JupyterLab环境,则在cell中执行如下命令: !pip list 如果是WebIDE环
行进一步的调优)。 针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业,则需要在您的训练代码中添加评估代码,才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前,仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
返回到当前训练工程所在的“模型训练”页面。 训练任务:查看训练任务的运行状态。可以查看训练任务的运行日志以及训练报告,删除训练任务。也可以在任务执行过程中单击暂停训练任务。 3 代码目录:包含日志文件夹、模型文件存放文件夹、调试文件、requirements.txt文件。模型训练/No
模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务,本次不使用,仅供参考。下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”,进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”,弹出如图1所示的对话框。
模型训练 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 父主题: 自动学习
模型训练 模型训练 如果您缺少自有模型训练平台,可以基于ModelArts进行模型在线训练。 根据场景选择适用的摄像机。 在首页导航栏,进入“选择摄像机型号”页面。 通过不同的条件筛选摄像机,单击选择需要的摄像机(如X2221-VI),摄像机的相关信息将显示在右侧的摄像机详情窗口
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改
py”。本文采用上传方式描述。 不上传至训练工程的代码目录:本地打开算法文件,将该算法文件内容拷贝至与训练工程同名的.py文件中。进行模型训练时,主入口文件选择与训练工程同名的.py文件。 单击“上传”。 单击界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”页面。 配置训练任务,如图5所示。 参数配置说明如下:
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
可调整此区域的参数设置,重新选择使用的模型,或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表,支持对模型进行如下操作: 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”,查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”,在新增的“AutoML模型预测”内容中
编辑训练代码(WebIDE) 支持使用WebIDE开发环境编辑代码。 可选择下述一种方式,进入WebIDE开发环境编辑代码: 在“模型训练”菜单页面,“开发环境”为WebIDE环境的情况下,单击模型训练工程所在行的。 在“模型训练”菜单页面,单击模型训练工程所在行,进入详情界面。
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard专属资源池训练模型