DevOps与机器学习的集成:使用Jenkins自动调整模型的超参数(二)

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
图像搜索,7款服务类型 1个月
简介: DevOps与机器学习的集成:使用Jenkins自动调整模型的超参数(二)

Job 2

此作业将在容器未启动时触发启动,或者在job1成功生成时触发。

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Job 3

当job2生成成功时,将触发此作业。这项工作是第一次训练模型,并检查模型的准确性是否大于95%。如果大于95%,则将模型保存到相应位置。

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Job 4

当job3构建成功时,将触发此job。这项工作检查模型的准确性是否大于95%。如果它大于95%,那么它将不做任何事情,否则它将运行模型的另一个训练,以调整和调整模型的超参数,使模型的精度>95。

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Job 5

当job4生成成功时,将触发此作业。在调整模型之后,此作业检查模型的准确性是否大于95%。如果它大于95%,那么它将发出通知并发送邮件,否则它将什么也不做。

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Job 6

此作业将使用Poll SCM触发,它将在容器停止时进行检查,然后通过触发job2重新启动容器,否则不执行任何操作。

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