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机器学习PAI DLC训练任务中,节点设置中设置多个节点,是用来分布式训练吗?

机器学习PAI DLC训练任务中,节点设置中设置多个节点,是用来分布式训练吗?

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cuicuicuic 2023-10-22 22:17:59 52 0
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  • 公众号:网络技术联盟站,InfoQ签约作者,阿里云社区签约作者,华为云 云享专家,BOSS直聘 创作王者,腾讯课堂创作领航员,博客+论坛:https://www.wljslmz.cn,工程师导航:https://www.wljslmz.com

    确实如此,阿里云机器学习PAI DLC训练任务中的节点设置是用来进行分布式训练的。您可以在PAI-DLC中提交分布式作业来加速模型的训练过程。例如,如果您有一份基于CIFAR10数据集的任务,且需要2机16卡规模的模型,您就可以利用PAI-DLC进行分布式训练。此外,在进行分布式训练时,还需要配置工作节点的镜像。这些镜像包括公共镜像和自定义镜像,它们支持不同的资源类型、PYTHON版本以及深度学习框架。总的来说,通过设定多个节点并进行合理的配置,您可以充分利用PAI-DLC的分布式训练功能,高效地完成深度学习任务。

    2023-10-23 15:26:35
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    是的,机器学习PAI DLC训练任务中的节点设置可以用来进行分布式训练。
    在DLC训练任务中,可以通过设置多个节点来实现分布式训练。每个节点可以运行模型训练任务的一部分,从而实现并行训练,加快训练速度。在节点设置中,可以设置每个节点的GPU数量、CPU数量、内存大小等参数,以满足不同任务的需求。
    需要注意的是,分布式训练需要考虑节点之间的通信开销和网络延迟等因素。如果节点之间的通信开销和网络延迟较大,可能会导致训练速度降低。因此,需要根据实际情况进行调整,以获得最佳的训练效果。

    2023-10-23 13:35:26
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  • 是的,PAI DLC(Deep Learning Container)训练任务中的节点设置可以用来进行分布式训练。

    当你在一个深度学习模型的训练过程中,可能需要大量的计算资源来处理大量的数据和复杂的模型。这时,你就可以使用多节点设置来进行分布式训练。

    在多节点设置中,你可以指定多个节点来并行处理训练任务。这样,你就可以充分利用多个节点的计算资源,大大提高训练速度。

    虽然多节点设置可以提高训练速度,但是它也会增加训练的复杂性和成本。因此,你需要根据你的具体需求和资源情况,合理地设置节点数量。

    2023-10-23 11:00:13
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  • 天下风云出我辈,一入江湖岁月催,皇图霸业谈笑中,不胜人生一场醉。

    可以的
    您可以在分布式训练任务页签,创建PAI-DLC分布式训练任务,具体操作步骤如下。
    进入任务管理页面。
    登录PAI控制台。
    在左侧导航栏单击工作空间列表,在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称,进入对应工作空间内。
    在工作空间页面的左侧导航栏选择AI资产管理 > 任务,进入任务管理页面。
    在分布式训练任务页签,单击新建任务。
    在新建任务页面,配置参数,并单击提交。
    关于如何配置参数,详情请参见提交任务(通过控制台)。
    分布式训练任务汇总了从分布式训练(DLC)、Designer中运行在DLC上的算法节点、DLC命令行工具等入口提交的分布式训练任务。您可以按照下图操作指引,管理任务。
    image.png
    使用任务名称、任务ID、时间区间、任务类型或状态快速定位到目标任务。

    单击任务名称,进入任务详情页面,查看任务执行状态、实例执行状态、资源视图及日志等。

    将鼠标悬浮到③位置,快速查看任务执行状态。

    您可以克隆一个新的任务,或单击操作列下的Tensorboard,为该任务创建一个Tensorboard实例,通过Tensorboard可视化界面更直观的查看该任务的训练结果。
    ----来自机器学习PAI文档

    2023-10-23 10:27:10
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