AI 训练

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平台为用户提供 AI 训练的能力,用户可指定好训练环境的资源规格、数据、镜像和训练代码,即可发起离线训练。训练完成后的模型和日志可存放在 项目结果 中,方便用户对模型进一步处理。 为提高用户在 AI 训练上的使用体验,平台还提供了以下能力:

# 按需配置算力资源

用户在提交训练任务时,可按需指定训练任务所需的资源配置。 截图

# 分布式训练

平台支持 tensorflow、pytorch等主流AI框架的分布式训练,同时也支持使用 Horovod 工具提高分布式训练能力。 用户只需参考用户手册做简单的配置即可对模型进行分布式训练。 分布式训练任务配置

# 可视化训练结果

支持选择一个训练结果并根据这个结果创建可视化任务,可视化任务会启动一个 TensorBoard 来可视化来可视化查看训练结果集过程。