В этом разделе приведены инструкции по работе с задачами обучения моделей в модуле Environments сервиса Distributed Train.
В этом разделе
- Примеры препроцессинга данных
- Установить библиотеки из Git-репозитория
- Запустить задачу обучения
- Подключиться к задаче обучения по SSH
- Выбрать узлы для задачи обучения
- Обучить модель с использованием PyTorch Elastic Learning
- Обучить модель с использованием библиотеки Horovod
- Сохранить промежуточные результаты обучения (чекпоинты)
- Собрать и использовать кастомный Docker-образ для задачи обучения на основе базового образа
- Собрать и использовать кастомный Docker-образ для задачи обучения на основе внешнего образа
Перед началом работы
Убедитесь, что:
Вы авторизованы в личном кабинете https://console.cloud.ru, и у вас есть доступ к платформе Distributed Train.
Необходимые для обучения файлы перенесены в хранилище NFS.
(Опционально) Версия client_lib в Jupyter Server актуальна.
- Перед началом работы