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一、可以基于ACK集群实现GPU AI模型训练
本方案适用于AI图片训练场景，使用CPFS和NAS作为共享存储，利用容器服务Kubernetes版管理GPU云服务器集群进行图片AI训练。
主要步骤：
1、数据准备与存储：
将您的训练数据（如图片）通过互联网、闪电立方或高速通道上传至阿里云对象存储OSS。
训练前，将OSS中的数据拉取至网络文件系统NAS或高性能分布式文件系统CPFS中，以便于多台GPU服务器共享访问。
2、构建训练环境：
利用阿里云容器服务Kubernetes版来管理GPU云服务器集群，这将帮助您高效地部署和管理训练任务。
采用阿里云飞天AI加速服务，该服务针对AI训练场景进行了性能优化，提供轻量级、开源开放的最佳实践方案。
3、模型训练与优化：
使用CPFS或NAS作为共享存储，挂载至容器中，确保训练过程中模型和数据的高效共享。
2024-08-10 16:08:06赞同 2 展开评论 打赏 -
已创建工作流。您可以根据业务需要创建空白工作流或模板工作流，详情请参见工作流概述。
已准备好训练模型所需的数据集，详情请参见概述。
https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/model-training-1
2024-08-10 15:01:39赞同 1 展开评论 打赏
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