Задачи обучения

В данном разделе описана работа с моделями и задачами обучения. Рассмотрены следующие вопросы:

• Обучение моделей напрямую из Jupyter Server, подключенного к GPU, и посредством отправки задач в регион.

• Просмотр статистики по использованию Jupyter Server с GPU и по задачам, запущенным в регионе.

• Использование ресурсов при запуске задач обучения в регионе.

• Сохранение промежуточных результатов обучения.

• Установка библиотек из склонированного Git-репозитория.

• Подключение по SSH к исполняемой в регионе задаче.

• Обучение модели с использованием библиотеки Horovod.

• Обучение модели с использованием Elastic learning.

• Советы по оптимизации запуска задач обучения и решению возникающих в ходе обучения проблем.

В этом разделе

• Процесс обучения
• Использование ресурсов
• Сохранение промежуточных результатов обучения (checkpoints)
• Установка библиотек из склонированного Git-репозитория
• Подключение по SSH к исполняемой задаче обучения
• Обучение модели с использованием библиотеки Horovod
• Обучение модели с использованием Pytorch Elastic Learning
• Советы по оптимизации процесса обучения