训练作业的(从用户可看见训练任务开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示…
ModelArts提供查找算法功能帮助用户快速查找算法。 操作一:按照名称、镜像、代码目录、描述、创建时间筛选的高级搜索。 操作二:单击右上角“刷新”图标,刷新算法列表。 操作三:自定义列功能设置。 图1 查找算法 图2 自定义列功能设置 …
使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长,需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时,会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障,导致分布式训练任务失败。临终遗言是指中断的训练任务支持自动恢复,并可以在上一次训练中断的基…
用户在训练模型过程中,存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景,ModelArts提供容错检查功能,帮助用户隔离故障节点,优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项:环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一…
针对MindSpore类引擎,ModelArts提供训练模式选择,支持用户根据实际场景获取不同的诊断信息。 在训练作业创建页面,支持普通模式、高性能模式和故障诊断模式,默认设置为普通模式。普通模式的调测信息可参考查看训练日志。 针对于新增的…
什么是断点续训练和增量训练 断点续训练是指因为某些原因(例如容错重启、资源抢占、作业卡死等)导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 增量训练是指增加新的训练数…
AI模型开发的过程,称之为Modeling,一般包含两个阶段: 开发阶段:准备并配置环境,调试代码,使代码能够开始进行深度学习训练,推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段:调整数据集、调整超参等,通过多轮实验,训练出理想的模型,…
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“训练管理 > 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,可以查看此次训练作业的基本信息和算法配置的相关…
本章节介绍基于Pytorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP,DDP能够启动多进程进行运算,从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算,具体的原理此处不再赘述。大致的…
ModelArts支持在新版开发环境中开启TensorBoard和MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法,主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题,方便用户调测。 ModelArts可视化作业支持…