创建模型训练算法

最近更新时间:2021-05-17 11:05:20

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操作步骤

  1. 登录人工智能KingAI控制台

  2. 在左侧导航栏中,单击模型训练>训练任务

  3. 单击训练算法>我创建的页签,进入训练算法列表页,单击创建算法

    image.png

  4. 填写算法基本信息,参数要求如下:

    • 算法名称:必填项,字符限制2-30字符,支持英文字母、数字及下划线输入。

    • 备注:选填项,自定义任务备注信息,最大支持200字符的输入。

    • 框架选择:必选项,选择此算法运行的深度学习、机器学习框架。支持的框架版本如下:

      支持框架 版本号
      tensorflow 2.3.0-py36
      2.1.0-py36
      2.1.0-py36
      1.15.4-py36
      1.15.4-py36-cuda10.0
      pytorch 1.5.1-cuda10.1-cudnn7
      1.7.0-cuda11.0-cudnn8
      1.6.0-torchvision0.7-py3.6-cuda10.2
      1.6.0-torchvision0.7-py3.6-cuda10.1
      1.6.0-torchvision0.7-py3.6
      1.5.1-cuda10.1-cudnn7
      1.5.0-torchvision0.6-py3.6-cuda10.2
      1.5.0-torchvision0.6-py3.6-cuda10.1
      1.5.0-torchvision0.6-py3.6
      1.4.0-torchvision0.5-py3.6-cuda10.1
      1.4.0-torchvision0.5-py3.6
      xgboost 1.0.1-py3.6
      1.1.1-py3.6
      1.2.1-py3.6
      1.3.0-py3.6
      1.3.0-py3.7-cuda
    • 代码目录:必选项,从KS3选取训练数据目录。

    • 训练入口:必选项,选择训练数据目录下的一个python脚本作为训练入口文件,模型训练将会执行此脚本。

    • 输出路径:必填项,模型训练产生的模型路径,支持文件或目录。

    • 输入路径映射配置:可选项,此训练算法如果需要额外的训练数据输入则需要添加;选择后,当此训练算法运行时将会映射选择的数据到“映射路径”用于训练:

      • 映射名称:自定义名称,用于展示和标识。
      • 代码路径参数:用于训练入口参数,将会添加到训练脚本的运行参数中。
      • 映射路径:训练运行时数据的映射路径。
    • 高级配置:用于添加训练的前后处理逻辑,训练准备命令、清理命令必须符合shell脚本规范,否则会训练失败。

    • tensorboard选择:选择训练任务是否支持tensorboard。

      • 如果“是否需添加tensorboard”选择“是”,则作业日志路径为必填项,并且确保此路径下有tensorboard日志文件存在。

      • 当训练任务运行完成后可单击“查看tensorboard”打开tensorboard可视化界面。

        image20210118183856067.png

  5. 定义超参规范:支持两种方式导入超参。

    • 文件导入:平台支持从训练脚本中自动导入超参,如果使用自定义python脚本创建算法,并在启动文件中使用argparse或 tf.app.flags定义了传参解析,则可以自动导入超参。

    • 手动输入:填写完成超参后必须点击操作中的确认按钮才会保存,否则无效。参数要求如下:

      image20201217153917977.png

      • 名称:必填项,超参名称,用于训练脚本参数名称。
      • 概述:必填项,描述此超参。
      • 类型:必填项,超参的值类型,interger、float,string。
      • 有效范围:必填项,定义超参值的可选范围,如果是string类型则为枚举选择方式。
      • 可调整:必填项,是否在创建训练任务时能够再次调整。
      • 默认值:必填项,定义此超参的默认值。
      • 必须:必填项,此超参是否为必填项。

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