PAI为啥一直训练不成功？
PAI为啥一直训练不成功？
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
-
PAI训练不成功可能有多种原因，以下是一些常见的问题及解决方案：
环境配置问题：确保您使用了PAI平台支持的JDK版本，并检查JDK版本是否正确配置。此外，镜像中的Python版本与PAI平台可能不兼容，导致运行时错误。
训练集大小：如果训练集过小，模型可能无法充分学习数据的特征和模式，导致结果不理想。增加训练集的大小通常可以改善模型性能，但也要注意避免过拟合的问题。
训练趋势：在训练过程中，loss可能会有所震荡，但只要总体趋势是在收敛的，那么训练就是成功的。若训练次数够多（如上千次、上万次或几十个epoch），而loss没有明显下降，那么可能需要调整模型参数或优化算法。
数据处理问题：如果您尝试从Kafka读取数据并遇到错误，可能是数据处理或连接配置的问题。
预训练模型：PAI提供了多种预训练模型，您可以基于这些模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。确保您选择了与您的任务相匹配的预训练模型。
2024-01-06 11:30:43赞同 展开评论 -
-
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。