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通过阿里云容器服务深度学习解决方案上手Caffe+多GPU训练

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2.     准备数据存储,用于保存和共享训练数据集、训练日志和结果模型

训练监控:目前只支持基于Tensorboard的训练监控可视化服务,本例中先不使用。将会勾选,会自动部署Tensorboard服务,并与下面指定的日志存储路径自动关联。一一个多多多,训练代码中输出的日志都可不可以 被Tensorboard读取。



至此,通过自定义镜像的法律法律依据,用户都可不可以 使用容器服务简单、快速地运行基于Caffe等任何高度学习框架的模型训练。训练任务调度、计算资源分配、GPU使用率优化、数据存储的集成、集群管理,监控等工作都是须要额外的投入。

容器镜像仓库构建的文档都可不可以 参考

都可不可以 点击应用名,查看更多任务执行的情况。

1.     准备计算资源集群

https://help.aliyun.com/document_detail/52677.html?spm=5176.doc53547.6.900.VyPXtY

c)     查看训练容器运行详情

容器服务都可不可以 通过数据卷挂载的法律法律依据支持阿里云OSS对象存储和NAS文件存储。首先,须要创建存储服务实例。

在配置训练任务的页面表单里填入必要的参数:

具体的参数意义和值如下:

执行命令:执行模型训练任务的命令。

b)      创建容器集群管理上述ECS节点;

集群:swarmcluster,指定训练任务运行的集群

      1. 创建文件系统

1. 容器集群所管理的ECS节点资源,都可不可以 提前购买好,什么都打上去到容器集群内。也都可不可以 在创建容器集群的以前 自动购买。但目前自动购买仅支持包年包月的ECS实例,在加入容器集群后都可不可以 再修改为按量付费的类型。

  

NAS文件存储实例创建须要两步,详见

以下将就这几项工作,完整篇 介绍。

训练任务创建后,会以应用容器的法律法律依据运行。在容器服务控制台,进入“应用”页面,都可不可以 找到前面创建的任务“test-caffe”。

高度学习作为近几年推动人工智能在机器视觉、语音、自然语言除理等领域取得显著进展的主要法律法律依据,将会发展成一门相对性性成熟期期期期的学科。一并,随着不多科技企业和科研机构的投入,高度学习的基础支撑技术和工程系统也如此完善,什么都呈现百花齐放的局面。以高度学习计算框架为例, Google的Tensorflow拥有最为庞大的粉丝群,Keras在产业界和学界的接受度都是大幅提升,而Caffe在图像类的模型训练上依然是什么都算法工程师的最爱。一并,还有小量什么都开源框架,比如MXNet, Torch, PyTorch, CNTK, deeplearning4j等也都保持快速演进,什么都在不同体系社会形态和计算环境下也都是相应的框架项目。

https://help.aliyun.com/document_detail/100997.html?spm=5176.doc100765.6.547.eGFyUs

a)       构建和推送自定义的容器镜像

使用阿里云容器服务的高度学习除理方案,主要的工作包括:

https://help.aliyun.com/document_detail/52681.html?spm=5176.doc52677.6.902.DMpKvy

创建NAS数据卷的过程与OSS基本之类。

      

worker使用GPU数量:单机训练时,任务所使用的GPU卡数量

2.     创建共享数据存储

训练过程输出的日志会实时地显示在对应的容器名下。

应用名:test-caffe,训练任务将作为一一个多多容器应用被部署在容器集群中运行;

其中 create_mnist.sh用于准备mnist训练数据集,代码如下:

都可不可以 在容器镜像服务的控制台https://cr.console.aliyun.com,“管理”你这一镜像仓库。都可不可以 查想看 以前 推送的caffe镜像的公网、内网地址。

本示例中用到的训练命令是执行脚本“train-mnist.sh”。该脚本若果提前存放满OSS存储bucket“deeplearning-test”的根目录下。

注:

a)       购买ECS计算资源,都可不可以 包括CPU和GPU;



镜像地址:填入上述推送的caffe镜像地址,如

具体地,都可不可以 在集群中的一一个多多ECS节点上创建custom_train_caffe.dockerfile文件,示例内容如下:

本文将描述怎么可不可以通过自定义镜像的法律法律依据,实现使用Caffe框架在GPU设备上进行多卡模型训练。

registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/dl-frameworks/acs-caffe:gpu 。

这里填写的命令,和通常启动训练时执行的命令是一样的。都可不可以 执行python应用程序,如

根据训练任务的错综复杂程度,在守候一段时间后,训练结束了了英语 。任务容器会自动退出,释放所占用的GPU等资源。

注1: 请在与上述ECS节点的相同阿里云服务区域,创建OSS或NAS存储实例。什么都,运行在ECS上的容器将无法访问它们。

示之类下:

1.     创建容器服务集群

都可不可以 在容器服务控制台查看容器集群的详情,如这里创建的华东2可用区B的容器集群“swarmcluster”

https://help.aliyun.com/document_detail/31896.html?spm=5176.doc31842.2.5.ug192v



https://help.aliyun.com/document_detail/100431.html?spm=5176.doc27526.6.552.mTQl8H



registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/dl-frameworks/acs-caffe,

3.     创建数据卷

https://help.aliyun.com/document_detail/44535.html?spm=5176.doc25985.6.676.HGxEOq

接下来,在同级目录下构建自定义镜像。



通过阿里云容器服务控制台 https://cs.console.aliyun.com (首次使用须要免费开通服务),创建容器集群,详见文档

a)       创建阿里云共享存储服务实例。目前都可不可以 支持阿里云OSS和NAS存储服务;

使用dockerfile和docker build命令在本地构建好acs-caffe的gpu版镜像,并推送到上述镜像仓库中。

4.     启动训练任务

2. 不同ECS服务区域,提供的GPU实例类型将会不同。须要在提前确认。

脚本逻辑很简单,主就说 在执行具体训练命令的前后期,设置工作目录,和训练日志、结果的备份工作。

至此,准备工作就绪。都可不可以 在容器服务高度学习除理方案中创建模型训练任务,使用CPU/GPU结束了了英语 训练caffe模型。(都可不可以 参考支持 Tensorflow的文档,熟悉怎么可不可以创建一一个多多内置框架支持的模型训练任务。https://help.aliyun.com/document_detail/52691.html?spm=5176.doc52681.6.909.e9Ka98

训练框架:选取自定义镜像

目前,除理方案还未内置对Caffe框架的支持。都可不可以 通过指定自定义镜像的法律法律依据,使用用户我本人的Caffe框架来训练模型。过程如下,

       这里大家创建OSS数据卷“ossdata”,用于连接上述创建的OSS bucket “deep learning-test”。

https://help.aliyun.com/document_detail/100743.html?spm=5176.doc100765.6.543.JJch13

也都可不可以 执行shell脚本,比如 "/input/train-mnist.sh"。若果确保shell文件处于于容器内正确的路径下。在任务容器启动时都是以 “sh –c 命令”的形式自动执行。

创建好数据存储实例后,须要在容器集群中创建对应的数据卷。比如,使用OSS作为训练数据和日志存储,都可不可以 创建OSS数据卷,步骤详见

大家在华东2区创建OSS bucket“deeplearning-test”,都可不可以 查看其内、外网的访问地址

在本示例里,大家都可不可以 在华东2区创建镜像仓库

分布式训练:勾选后可指定Parameter Server架构的分布式训练任务配置

用户在开通容器服务的一并,也会开通容器镜像仓库服务。都可不可以 使用镜像仓库服务,在与集群相同的阿里云区域创建公开的,将会私有的容器镜像仓库。并把希望使用的Caffe框架制作成docker镜像,推送到镜像仓库中。以前 在该集群部署的训练任务就都可不可以 使用你这一Caffe镜像了。

在使用上述构建的镜像启动容器时,会通过“ossdata”数据卷自动挂载到容器内的“/input”目录下。一一个多多多就都可不可以 在容器内像执行本地脚本一样运行“train-mnist.sh”了。



都可不可以 想看 上述任务一一个多多容器“test-caffe_worker1”在运行,查看该容器的运行的节点位置,以及查看资源监控和日志信息。也都可不可以 通过简单的web远程终端,直接进入该容器内内外部。效果和通过SSH进入容器一样。  

选取”后,训练任务将被作为容器应用创建,自动调度到大概的GPU节点,并结束了了英语 执行训练命令

      

OSS对象存储实例创建法律法律依据,详见

https://help.aliyun.com/document_detail/27526.html?spm=5176.doc27527.6.551.t4fGpd



2. 打上去挂载点

训练日志路径:用于存储训练过程中输出的日志和结果。请在训练代码中使用同样的路径。

3.     在阿里云容器服务控制台的除理方案页面填写参数,配置、启动模型训练任务

该镜像基于caffe官方基础镜像bvlc/caffe:gpu,并使用一一个多多自定义的脚本custom_train_helper.sh作为用镜像启动容器时的入口应用程序。在相同目录下创建custom_train_helper.sh文件供dockerfile文件里构建镜像时使用,内容如下:

数据来源:存储训练数据集的数据卷,可支持OSS、NAS和本地数据卷

b)       在容器服务控制台(https://cs.console.aliyun.com)进入 “除理方案” - “模型训练” 页面,选取“创建”任务

什么都可不可以 将构建好的镜像registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/dl-frameworks/acs-caffe:gpu推送到以前 在华东2区创建的镜像仓库中去。都可不可以 参考

示例脚本内容也很简单,会运行Caffe自带的mnist训练例子。

通过简单的web远程终端进入容器内内外部操作。

目前,阿里云容器服务提供的高度学习除理方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境,并支持基于它们的高度学习模型开发、模型训练和模型预测。一并,对于模型训练和预测,用户还都可不可以 通过指定自定义容器镜像的法律法律依据,使用什么都高度学习框架。





b)      为上述数据存储创建数据卷,用于将共享存储实例挂载入容器内内外部。方便训练、预测代码从本地目录读写训练数据等;

train_lenet.sh脚本用于真正执行Caffe训练任务,其中指定了模型定义为lenet_solver。代码如下: