CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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restartPolicy: OnFailure 提交作业，开始训练。 kubectl apply -f mnist.yaml 等待训练作业完成，通过Kubeflow的UI可以查询训练结果信息。至此就完成了一次简单的分布式训练任务。Kubeflow的借助TFJob简化了作

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d 镜像构建时间：20210

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tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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e: "PyTorch" engine_type：12，engine_name: "Horovod" engine_name String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下： Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow

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String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下： Ascend-Powered-Engine Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn MindSpore-GPU engine_id

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ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建 自定义镜像 ，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud

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ensorflow、PyTorch、Spark_MLlib、MXNet等，及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。 模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境，支持对模型进行编辑修改后

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信息。您也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。 步骤4：创建AI应用 在训练作业详情页的右上角单击“创建AI应用”，进入创建AI应用页面。 也可以在ModelArts管理控制台，选择“AI应用管理 > AI应用”，在“我的AI应用”页面，单击“创建”，进入创建AI应用页面。

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训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据，应该确保在GPU环境中能够运行，并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练脚本迁移。这里假设用户使用的是基于PyTorch的训练代码

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为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。 Summary文件数

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网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。 Summary文件数

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10

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另外，Ascend-Powered-Engine引擎的启动文件，将被平台自动启动为N个进程，N=单节点的Ascend加速卡数。 PyTorch on Ascend不能使用Ascend-Powered-Engine引擎来启动训练作业，应该参考基于训练作业启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练示例使用自定义镜像来启动训练作业。

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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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e Tune的好处在于不用完全重新训练模型，从而提高效率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码

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