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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开发平台ModelArts
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…
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…
ModelArts的AI Gallery,发布了较多算法,可以帮助AI开发者快速开始训练和部署模型。对于不熟悉ModelArts的用户,可以快速订阅推荐算法实现模型训练全流程。 AI Gallery支持用户发布自定义算法和订阅其他开发者分享…
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…
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…
针对您在本地或使用其他工具开发的算法,支持上传至ModelArts中统一管理。在创建自定义算法过程中,您需要关注以下内容: 前提条件 进入创建算法页面 设置算法基本信息 设置算法启动方式 输入输出管道设置 定义超参 支持的策略 添加训练约束…
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…
MetaValidation算子概述 ModelArts的数据校验通过MetaValidation算子实现。当前ModelArts支持jpg、jpeg、bmp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式,不支持“非矩形框”标注。针对…
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…