包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调... 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户对安全性有要求,客户之间的存储要进...
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。 **不同的训练框架** 有... 在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好,代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户对安全性有要求,客户之间的存储要进行隔离。* 存储的...
则将该目录及该目录下所有内容上传到远端目录 否 --entrypoint -e 指定训练任务的入口命令, 如含有空格需使用引号。 配置该参数后, conf 文件中的 Entrypoint 配置值将会被覆盖。 否 --args -a 指定训练任务的命令... 支持的选项包含 TensorFlowPS、 PyTorchDDP、MXNet、BytePS、MPI、Custom。配置该参数后将覆盖 conf 中的值。 否 --local_diff 是否只上传增量的代码文件来加速提交任务的过程,支持的选项包含 on、off,不配置该参...
基本的训练流程详见发起 TensorFlowPS 分布式训练。 PyTorchDDP,实际支持 PyTorchDDP / Megatron 等。基本的训练流程详见发起 PyTorchDDP 分布式训练。 MPI,实际支持 Horovod / DeepSpeed 等。基本的训练流程详见发起 MPI 分布式训练。 平台将预置如下环境变量,详见 NCCL 的环境变量说明。 如下 3 个变量的默认值不满足需求时可在训练脚本启动之前覆盖对应的值NCCL_DEBUG=${NCCL_DEBUG:-INFO}NCCL_IB_TIMEOUT=${NCCL_IB_TIMEOU...
用户在机器学习平台内需要基于 CloudFS 将 TOS 作为共享文件系统挂载到容器内使用,同时通过 CloudFS 提供的缓存能力加速训练。 VPC 私有网络(VPC,Virtual Private Cloud)为云上资源构建隔离的、自主配置和管理的虚... 文件写入指定的路径(环境变量 TENSORBOARD_LOG_PATH 指代的路径)下,机器学习平台即可为用户跟踪和可视化损失、准确率、网络结构、权重变化等训练信息。 TensorFlowPS TensorFlow Parameter Server 是一种常见的分布...
构建自定义镜像:当预置镜像不满足用户需求时,可以将其它镜像仓库的镜像迁移至机器学习平台,或者基于现有镜像 / Dockerfile 构建自定义镜像。详见构建自定义镜像。 开发机 创建开发机:建模初期需要对训练代码做开发... 具体可分别参考发起 TensorFlowPS 分布式训练、发起 PyTorchDDP 分布式训练、发起 MPI 分布式训练、发起 BytePS 分布式训练。 使用 RDMA 网络加速分布式训练:机器学习平台支持用户购买支持 RDMA 的高性能 GPU 实例...
支持 TensorFlowPS / PyTorchDDP / MPI / BytePS / Custom Framework: Custom 镜像 URL 地址:当使用火山引擎镜像或者公网镜像时使用该字段,ImageUrl 优先级高于 Image 字段 ImageUrl:... 则将该目录下的所有内容上传到 RemoteMountCodePath, 如是目录且不以 '/' 结尾, 则将该目录及该目录下所有内容上传到 RemoteMountCodePath UserCodePath: samples/pipeline/code/single_with_upload_code/...