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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。De
试工具,为用户提供一站式IDE模型训练环境。 模型训练提供如下功能: 新建模型训练工程:支持用户在线编辑并调试代码,基于编译成功的代码对模型训练工程的数据集进行训练,输出训练报告。用户可以根据训练报告结果对代码进行调优再训练,直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程:创建联邦学
训练作业 创建训练作业 查询训练作业列表 查询训练作业版本详情 删除训练作业版本 查询训练作业版本列表 创建训练作业版本 停止训练作业版本 更新训练作业描述 删除训练作业 获取训练作业日志的文件名 查询预置算法 查询训练作业日志 父主题: 训练管理(旧版)
创建和训练模型 命令如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口
力,保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力,即使训练因某些原因中断,也可以基于checkpoint接续训练,保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性,避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载,训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS
训练管理(旧版) 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题: 历史API
Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型
训练模型 特征和算法确定后,可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容,如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标,进行模型训练。 模型训练完成后,界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示: 0:标注为0的所有样本。可以理解为标签。
使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑? 进入简易编辑器界面,在“代码目录”节点下,创建推理文件,根据实际情况写作推理代码。 父主题: 模型训练
创建训练任务,详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息,支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2(模型训练任务) 根据训练状态快速检索训练任务。
模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面,如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明,如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。
train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 对训练数据做预处理,并查看训练集中最开始的25个图片。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 class_names
GP”算法,选取十个超参组合,依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”,回到代码编辑界面。 可通过单击界面右上角的“训练任务”,查看训练任务状态。如图3所示。 单击训练任务下方的图标,下方会展示模型训练日志、运行结果日志、运行图和Tensorboard窗口。 图3 训练任务 模型训练结束后,单击
模型训练服务首页简介 模型训练服务首页展示了用户自己创建的项目和用户所属租户下面其他用户创建的公开项目,提供如下功能: 创建项目 使用模板快速创建项目,模板中已经预制数据集、特征处理算法、模型训练算法和模型验证算法。 查看和编辑项目信息 模型训练服务首页界面如下图所示。 图1 模型训练服务首页
String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 返回参数说明 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。 枚举值: job:训练作业 hetero_job:异构作业
理日志,帮助开发者进行问题的定界和定位。 图6 在线调试-真实设备结构 在烟感产品的开发空间,选择“在线调试”,并单击“新增测试设备”。 在弹出的“新增测试设备”窗口,选择“真实设备”,输入测试设备的参数,单击“确定”。 图7 在线调试-新增测试设备 注:如果使用DTLS传输层安全协议接入时,请妥善保存密钥。
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
请参考后文开发者认证购买常见问题 2 在线学习 自主进行在线课程学习,学习之后可以进行自我测试。详细操作指导请参考开发者认证课程学习常见问题 3 实验练习 本实验承载在华为云开发者学堂的KooLabs云实验。 4 理论考试 自主选择时间,在线考试。考试满分100分,60分通过。为
Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型