本文介绍如何利用PAI-DLC基于PyTorch进行离线迁移学习的训练。
步骤一:准备数据
本文使用的数据已经预存到公开地址(下载数据),您无需进行额外的数据准备。
步骤二:准备训练代码和模型存储文件
本文使用的训练代码已经预存到公开地址(下载训练代码),您无需进行额外的代码开发。
步骤三:创建任务
- 登录PAI控制台。
- 在页面左上方,选择使用服务的地域。
- 在左侧导航栏单击工作空间列表,在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称,进入对应工作空间内。新版工作空间的作用和操作可参考文档工作空间管理。
- 在左侧导航栏,选择模型开发与训练 > 容器训练(DLC)。
- 在新建任务页面,仅配置如下参数,其他参数无需配置。
参数 描述 资源组 选择公共资源组。 任务名称 填写任务名称,例如torch-sample。 任务类型 选择Pytorch。 执行命令 填写如下命令,其中包括了下载数据、下载代码、执行训练任务及检查模型的步骤。 wget https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/data.tar.gz && tar -xf ./data.tar.gz && mv ./hymenoptera_data/ ./input && mkdir output && wget https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hol-pytorch-transfer-cv/main.py && python main.py -i ./input -o ./output && ls ./output
节点镜像 单击PAI平台镜像,并在下方的列表中选择PyTorch镜像。 节点数量 配置为1。 节点配置 选择ecs.gn6e-c12g1.3xlarge。 - 单击提交。页面自动跳转到容器训练任务页面。
步骤四:查看任务详情和日志结果
- 在容器训练任务页面,单击任务的名称。
- 在任务详情页面,即可查看任务的基本信息及任务配置等信息。
- 在任务详情页面底部的实例区域,单击目标实例操作列下的日志,即可查看日志结果。