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…
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…
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…
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…
以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例。 训练启动文件main.py内容如下(若需要执行单机单卡训练任务,则将分布式改造的代码删除): import datetime impo…
Ascend场景日志说明 使用Ascend资源运行训练作业时,会产生Ascend相关日志。Ascend训练场景下会生成device日志、plog日志、proc log单卡训练日志、MindSpore日志、普通日志。 其中,Ascend训练场…
本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例: 使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch….