模型训练简介

最近更新时间:2021-04-09 18:17:57

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KingAI支持模型训练功能,支持用户利用不同的数据、基于多种方式(自定义算法或镜像)、选择不同规格的资源(CPU或GPU)用于创建模型训练任务,同时支持用户在TensorBoard模块查看运行过程中模型的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及开发训练中使用到的数据信息,可以帮助开发者用户更方便的理解、调试、优化开发训练任务,最终获得一个满意的模型。

模型训练功能说明

  • 训练作业管理: 支持创建模型训练任务、查看训练任务详情、对训练任务进行中止、删除等操作。
  • 超参调优:支持根据用户需求自定义、调整训练任务的超级参数。
  • 训练任务可视化:基于TensorFlow框架训练的任务可以创建TensorBoard任务,TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。

创建模型训练支持方式

KingAI平台支持多种方式创建模型训练任务,详情如下:

  • 算法管理:支持用户直接选取从算法管理上传的算法进行模型训练任务的创建。
  • 自定义:支持多种自定义深度学习框架,如TensorFlow、Pytorch、XGBoost等,通过从KS3中上传代码目录、训练入口等信息创建训练任务。
  • 训练镜像:当用户开发算法时使用的框架版本并不是常用的版本,支持用户将算法构建为一个自定义镜像,通过自定义镜像创建训练任务。

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