人工智能平台PAI产品使用合集之如何在CPU服务器上使用PAIEasyRec进行分布式训练

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
简介: 阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

问题一:机器学习PAI分布式训练同步模式时num_steps的设置方法?

机器学习PAI分布式训练同步模式时num_steps的设置方法?



参考答案:

在分布式训练同步模式下,num_steps的设置方法是根据总样本数、训练轮数、批次大小和工作节点数来计算的。具体计算公式为:num_steps = total_sample_num * num_epochs / batch_size / num_workers。其中,total_sample_num表示总样本数,num_epochs表示训练轮数,batch_size表示批次大小,num_workers表示工作节点数。通过这个计算公式,可以得到在分布式训练同步模式下设置num_steps的值。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/568786



问题二:机器学习PAI我们用了分布式训练(4个Worker),比单机(1个Worker),麻烦帮忙看下?

机器学习PAI我们用了分布式训练(4个Worker),比单机(1个Worker),用PAI-TF进行训练,时间上看分布式训练和单机训练是一样的(甚至还慢一些)。麻烦帮忙看下?



参考答案:

是的,同步模式下,4 worker的设置num_steps / 4就可以了,batch_size设置的是单worker的batch_size,如果设置一样,那数据过了4倍。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/568785



问题三:机器学习PAIEasyRec在CPU服务器上分布式训练怎么配,知道吗?

机器学习PAIEasyRec在CPU服务器上分布式训练怎么配,有大佬知道吗?环境变量导入TF_CONFIG就行哈?



参考答案:

https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/quick_start/local_tutorial.html



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/568784



问题四:请教一下机器学习PAI,我们申请法兰克福时区的机器 说没有库存了,现在该如何解决吗?

请教一下机器学习PAI,我们申请法兰克福时区的机器 ml.gu7i.c32m188.1-gu30 说没有库存了 现在该如何解决吗?



参考答案:

目前的库存确实已经售罄了 我看你们提了工单是吧 也找到我了 建议在早9点之前和晚8点之后多看看 别人释放后可以抢到一些 另外有两个方案

1、新加坡地域会一些卡可以买到,是否能切换到这个region

2、T4有少量的卡还可以在法兰克福买到,



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/568783



问题五:有个机器学习PAI问题想请教一下,1e-12在tf 中默认float32 ?

有个机器学习PAI问题想请教一下,

tf.log(hit_prob + 1e-12) * tf.squeeze(self._sample_weight))

1e-12在tf 中默认float32 ?

然后sw double,那self._sample_weight就要转float32了



参考答案:

在TensorFlow中,1e-12是一个很小的数值,通常用于防止除法运算中的数值溢出。这个数值的类型取决于你使用的数据类型。如果你使用的是float32,那么这个数值就是float32类型的。如果你使用的是double,那么这个数值就是double类型的。

在你的代码中,self._sample_weight是double类型的,所以不需要转换为float32。但是,如果你的self._sample_weight是float32类型的,那么在执行乘法运算之前,你可能需要将其转换为double类型,以避免精度损失。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/568782

相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
【阿旭机器学习实战】【29】产品广告投放实战案例---线性回归
【阿旭机器学习实战】【29】产品广告投放实战案例---线性回归
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能平台PAI产品使用合集之如何设置DCluster参数
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 NoSQL
人工智能平台PAI产品使用合集之save_summary_steps这个配置项我设置了值为50,为什么还是1000个step才记录一次summaries
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
人工智能平台PAI产品使用合集之只进行训练(train)而不进行评估(eval)该如何配置
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
人工智能平台PAI产品使用合集之在easy_rec中,将model_dir设置为oss地址时,oss相关配置需要加载在环境中,有完整的示例吗
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
人工智能平台PAI产品使用合集之int类型是否可以为raw feature
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能平台PAI产品使用合集之如何使用blade进行优化
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据处理
人工智能平台PAI产品使用合集之如何查看tensorboard
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能平台PAI产品使用合集之多目标模型eval比较耗时间,该如何优化
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据处理
人工智能平台PAI产品使用合集之对于有多个raw_feature,如何进行区分
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 人工智能平台 PAI