请教下机器学习PAI，训练如果想用3个worker是不是就要配4个worker？
请教下机器学习PAI，node1如果只做eval，训练如果想用3个worker是不是就要配4个worker？
我看现在node1好像只做eval?
写回答
-
在阿里云机器学习平台 PAI 中，每个 node 既可以参与训练，也可以参与评估。如果你想要使用 3 个 worker 进行训练，那么你需要配置 3 个 node。每个 node 在训练过程中都会作为一个 worker。
至于 node1 是否只做评估，这取决于你的模型配置和任务需求。在 PAI 中，你可以自由地配置每个 node 的角色，包括训练节点、评估节点和管理节点。你可以根据你的实际需求来调整这些配置。
2024-01-05 10:54:11赞同 展开评论 打赏 -
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。您好，PAI-Studio提供了深度学习的解决方案，您可以在该组件上传入相应的python源码并配置相应输入输出和参数，即可利用阿里云背后支撑的资源进行深度学习的训练。
在使用Pytorch框架进行模型训练和评估时，有两种模式：训练模式和评估模式。在训练模式下，Dropout层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率，Batch Normalization层会继续计算数据的mean和var并进行更新；而在评估模式下，Dropout层和Batch Normalization层都不会工作。
2024-01-04 22:06:27赞同 展开评论 打赏 -
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。
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。
