Criação de um algoritmo usando uma imagem personalizada

Entradas para criar um algoritmo

Você pode criar um algoritmo usando uma imagem personalizada no ModelArts de uma das seguintes maneiras:

• Entrada 1: no console do ModelArts, escolha Algorithm Management > My algorithms. Em seguida, crie um algoritmo e use-o em trabalhos de treinamento ou publique-o no Galeria de IA.
• Entrada 2: no console do ModelArts, escolha Training Management > Training Jobs e clique em Create Training Job para criar um algoritmo personalizado e enviar um trabalho de treinamento. Para mais detalhes, consulte Uso de uma imagem personalizada para criar um trabalho de treinamento baseado em CPU ou GPU.

Parâmetros para criar um algoritmo

Configuring Pipelines

Um algoritmo predefinido baseado em imagem obtém dados de um bucket ou conjunto de dados do OBS para treinamento do modelo. A saída de treinamento é armazenada em um bucket do OBS. Os parâmetros de entrada e saída no código do algoritmo devem ser analisados para permitir a troca de dados entre ModelArts e OBS. Para obter detalhes sobre como desenvolver código para treinamento em ModelArts, consulte Desenvolvimento de um script personalizado.

Ao usar uma imagem predefinida para criar um algoritmo, configure os pipelines de entrada e saída.

• Configurações de entrada

  Tabela 2 Configurações de entrada

  Parâmetro	Descrição
  Parameter Name	Defina o nome com base no parâmetro de entrada de dados no código do algoritmo. O parâmetro caminho do código deve ser o mesmo que o parâmetro de entrada de treinamento analisado no código do algoritmo. Caso contrário, o código do algoritmo não pode obter os dados de entrada. Por exemplo, se você usar argparse no código do algoritmo para analisar data_url na entrada de dados, defina o parâmetro de entrada de dados como data_url ao criar o algoritmo.
  Description	Descrição personalizável do parâmetro de entrada,
  Obtained from	Fonte do parâmetro de entrada. É possível selecionar Hyperparameters (padrão) ou Environment variables.
  Constraints	Se os dados são obtidos de um caminho de armazenamento ou de um conjunto de dados do ModelArts. Se você selecionar o conjunto de dados do ModelArts como a fonte de dados, as seguintes restrições serão adicionadas: Labeling Type: para obter detalhes, consulte Criação de um trabalho de rotulagem. Data Format, que pode ser Default, CarbonData ou ambos. Default indica o formato do manifesto. Data Segmentation: disponível apenas para classificação de imagens, detecção de objetos, classificação de texto e conjuntos de dados de classificação de som. Os valores possíveis são Segmented dataset, Dataset not segmented e Unlimited. Para obter detalhes, consulte Publicação de uma versão de dados.
  Add	Várias fontes de entrada de dados são permitidas.

• Configurações de saída

  Tabela 3 Configurações de saída

  Parâmetro	Descrição
  Parameter Name	Defina o nome com base no parâmetro de saída de dados no código do algoritmo. O parâmetro caminho do código deve ser o mesmo que o parâmetro de saída do treinamento analisado no código do algoritmo. Caso contrário, o código do algoritmo não pode obter o caminho de saída. Por exemplo, se você usar argparse no código do algoritmo para analisar train_url na saída de dados, defina o parâmetro de saída de dados como train_url ao criar o algoritmo.
  Description	Descrição personalizável do parâmetro de saída,
  Obtained from	Fonte do parâmetro de saída. É possível selecionar Hyperparameters (padrão) ou Environment variables.
  Add	Vários caminhos de saída de dados são permitidos.

Definir hiperparâmetros

Quando você usa uma imagem predefinida para criar um algoritmo, o ModelArts permite personalizar hiperparâmetros para visualizá-los ou modificá-los a qualquer momento. Depois que os hiperparâmetros são definidos, eles são exibidos no comando de inicialização e transferidos para o arquivo de inicialização como parâmetros da CLI.

1. Importe os hiperparâmetros.

   Você pode clicar em Add hyperparameter para adicionar manualmente hiperparâmetros.

   Figura 1 Adicionar hiperparâmetros
   
2. Edite os hiperparâmetros.

   Para mais detalhes, consulte Tabela 4.

   Tabela 4 Hiperparâmetros

   Parâmetro	Descrição
   Name	Nome do hiperparâmetro Insira de 1 a 64 caracteres. Somente letras, dígitos, hifens (-) e sublinhados (_) são permitidos.
   Type	Tipo do hiperparâmetro, que pode ser String, Integer, Float ou Boolean
   Default	Valor padrão do hiperparâmetro, que é usado para trabalhos de treinamento por padrão
   Constraints	Clique em Restrain. Em seguida, defina o intervalo do valor padrão ou valor enumerado na caixa de diálogo exibida.
   Required	Selecione Yes ou No. Se você selecionar No, poderá excluir o hiperparâmetro na página de criação de trabalho de treinamento ao usar esse algoritmo para criar um trabalho de treinamento. Se você selecionar Yes, não será possível excluir o hiperparâmetro na página de criação de trabalho de treinamento ao usar esse algoritmo para criar um trabalho de treinamento.
   Description	Descrição do hiperparâmetro Somente letras, dígitos, espaços, hifens (-), sublinhados (_), vírgulas (,) e pontos (.) são permitidos.

Adicionar restrições de treinamento

Você pode adicionar restrições de treinamento do algoritmo com base em suas necessidades.

• Resource Type: selecione os tipos de recursos necessários.
• Multicard Training: escolha se deseja oferecer suporte ao treinamento com vários cartões.
• Distributed Training: escolha se deseja oferecer suporte ao treinamento distribuído.

Visualização do ambiente de tempo de execução

Ao criar um algoritmo, clique na seta em no canto inferior direito da página para saber o caminho do diretório de código, do arquivo de inicialização e dos dados de entrada e saída no contêiner de treinamento.

Procedimento de acompanhamento

Depois que um algoritmo é criado, use-o para criar um trabalho de treinamento. Para mais detalhes, consulte Uso de uma imagem personalizada para criar um trabalho de treinamento baseado em CPU ou GPU.