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訓練 上傳數據至OBS并預熱到SFS Turbo中 創(chuàng)建訓練任務 父主題： 實施步驟
訓練 上傳數據至OBS并預熱到SFS Turbo中 創(chuàng)建訓練任務 父主題： 實施步驟
SFS Turbo性能測試 fio是一個開源的I/O壓力測試工具，可以使用fio工具對SFS Turbo進行吞吐量和IOPS的性能測試。 前提條件 已在云服務器上安裝fio工具。fio可從官網或GitHub下載。 注意和說明 測試性能依賴client和server之間的網絡帶寬及文件系統(tǒng)的容量大小。
tab1 云數據庫免費試用 云數據庫RDS for PostgreSQL 云數據庫免費試用 適用于個人學習、培訓、生產前的測試環(huán)境（本次課程可用） 適用個人學習、培訓、生產前的測試環(huán)境 僅限新用戶 云數據庫RDS for PostgreSQL 降低O遷移復雜度，可快速處理復雜數據模型，簡化空間操作
String 訓練作業(yè)選擇的引擎版本，請參考查詢引擎規(guī)格列表。 user_image_url 否 String 自定義鏡像訓練作業(yè)的自定義鏡像的SWR-URL。 user_command 否 String 自定義鏡像訓練作業(yè)的啟動命令。 log_url 否 String 訓練作業(yè)日志的
訓練 上傳數據至OBS并預熱到SFS Turbo中 創(chuàng)建訓練任務 父主題： 實施步驟
訓練作業(yè)訓練失敗報錯：TypeError: unhashable type: ‘list’ 問題現象 使用訂閱算法圖像分類-EfficientNetB4進行訓練報錯：TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多標簽分類導致（即一個圖片用了1個以上的標簽）。
會話對象，初始化方法請參考Session鑒權。 job_id 是 String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 無成功響應參數。 表2 調用訓練接口失敗響應參數 參數 類型 描述 error_msg
訓練前卡死 作業(yè)為多節(jié)點訓練，且還未開始訓練時發(fā)生卡死，可以在代碼中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO"，查看NCCL DEBUG信息。 問題現象1 日志中還未出現NCCL DEBUG信息時已卡死。 解決方案1 檢查代碼，檢查是否有參數中未傳入“
訓練中途卡死 問題現象1 檢測每個節(jié)點日志是否有報錯信息，某個節(jié)點報錯但作業(yè)未退出導致整個訓練作業(yè)卡死。 解決方案1 查看報錯原因，解決報錯。 問題現象2 作業(yè)卡在sync-batch-norm中或者訓練速度變慢。pytorch如果開了sync-batch-norm，多機會慢，因
以下內容轉自： 訓練集、驗證集和測試集的意義-JobPlus 在有監(jiān)督的機器學習中，經常會說到訓練集（train)、驗證集（validation）和測試集（test），這三個集合的區(qū)分可能會讓人糊涂，特別是，有些讀者搞不清楚驗證集和測試集有什么區(qū)別。 1 劃分
我們考慮一個具有單個隱藏層的非常簡單的多層感知機。為了訓練這個模型，我們將使用小批量隨機梯度下降算法。反向傳播算法用于計算單個小批量上的代價的梯度。具體來說，我們使用訓練集上的一小批量實例，將其規(guī)范化為一個設計矩陣 X 以及相關聯(lián)的類標簽向量 y。網絡計算隱藏特征層 H = max{0
刪除訓練作業(yè) 功能介紹 刪除訓練作業(yè)。 此接口為異步接口，作業(yè)狀態(tài)請通過查詢訓練作業(yè)列表和查詢訓練作業(yè)版本詳情接口獲取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id} 參數說明如表1所示。 表1 參數說明 參數 是否必選 參數類型
訓練作業(yè)調測 使用SDK調測單機訓練作業(yè) 使用SDK調測多機分布式訓練作業(yè) 父主題： 訓練作業(yè)
job_name：可選參數，訓練任務名，便于區(qū)分和記憶。 本地單機調試訓練任務開始后，SDK會依次幫助用戶完成以下流程： 初始化訓練作業(yè)，如果2指定的訓練數據在OBS上，這里會將數據下載到local_path中。 執(zhí)行訓練任務，用戶的訓練代碼需要將訓練輸出保存在4中指定的local_path中。
job_id 是 String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 表2 get_job_info返回參數說明 參數 參數類型 描述 kind String 訓練作業(yè)類型。默認使用job。
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Object 會話對象，初始化方法請參考Session鑒權。 job_id 是 String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 表2 get_job_log請求參數說明 參數 是否必選 參數類型
代碼實現6，7，8中的設計 使用超參優(yōu)化工具（NNI）尋找最優(yōu)超參組合 模型初步訓練 改進：根據初步訓練的效果指標判斷是數據集問題還是模型結構或深度問題 數據集問題，想辦法進一步清洗補充數據集 模型結構問題，嘗試更換或者NNI搜索更優(yōu)模型；模型深度問題，嘗試增加backbone的卷積通道層數或者復制增加layers
訓練benchmark工具 工具介紹及準備工作 訓練性能測試 訓練精度測試 父主題： 主流開源大模型基于Lite Server適配LlamaFactory PyTorch NPU訓練指導（6.5.901）
