ModelScope中，多少节点才算训练完成？

在ModelScope中，训练完成的节点数量并没有一个固定的数值标准，而是取决于具体的任务配置、模型规模以及训练数据量等因素。以下是一些关键点，帮助您理解如何判断训练是否完成：

1. 训练完成的标志

• 训练完成的核心标志是任务执行日志中出现status SUCCEEDED。这表明训练任务已成功完成，并且系统会自动将训练好的模型注册至模型组。
• 如果日志中显示status FAILED，则表示训练失败，需要根据日志中的错误信息进行问题排查和修复。

2. 节点数量与训练的关系

• 在分布式训练场景下，节点数量通常由任务的资源配置决定。例如，在使用PAI平台时，可以通过cluster参数配置Worker和PS（Parameter Server）的数量：
  • ps.count：指定参数服务器的数量。
  • worker.count：指定工作节点的数量。
• 一般来说，训练完成并不直接依赖于节点数量，而是依赖于训练任务是否成功执行完毕。即使使用多个节点进行分布式训练，只要任务日志显示status SUCCEEDED，即可认为训练完成。

3. 调度与触发机制

• 在实际业务应用中，训练任务的调度频率可能为每周一次或每天一次，具体取决于模型更新的需求。
• 如果任务依赖外部事件触发（如数据更新），则需要确保事件调度配置正确，以保证训练任务能够按时启动。

4. 模型评估与推理

• 训练完成后，通常需要对模型进行评估，以验证其性能是否达到预期。评估完成后，系统会将评估结果注册至模型组，供后续推理使用。
• 推理阶段可以使用经过训练并发布的模型对新数据进行预测或分类，触发频率可根据具体业务需求设置（如每日一次或每小时一次）。

5. 重要提醒

• 训练任务的成功与否与节点数量无直接关系，而是与任务配置和执行状态相关。因此，建议关注任务日志中的状态信息，而非单纯依赖节点数量判断训练是否完成。
• 如果使用GPU节点进行训练，请确保磁盘空间至少预留30GB，以支持模型下载和存储。

综上所述，训练完成的判断依据是任务日志中显示status SUCCEEDED，而节点数量仅影响训练的效率和资源分配，不直接影响训练完成的判定。