，在ModelArts Standard的训练环境中开展GPU的单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时了解SFS和OBS云服务 从 0 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 本案例介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts

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engine_type Integer 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 train_url String 训练作业的输出文件OBS

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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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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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/checkpoints/gpt2 图6 模型checkpoint 步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比， 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可， 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU 裸金属服务器 是8卡， 因此需要调整如下参数： GPUS_PER_NODE=8 调整全局批处理大小（global

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当资源规格为单机多卡时，需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时（即计算节点个数大于 1），无需设置超参world_size和rank，超参会由平台自动注入。 方式二：使用自定义镜像功能，通过torch.distributed.launch命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表2所示。

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训练输出的日志只保留3位有效数字，是否支持更改loss值？ 在训练作业中，训练输出的日志只保留3位有效数字，当loss过小的时候，显示为0.000。具体日志如下： INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step:

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收新的热数据。 访问冷数据时SFS Turbo从OBS自动加载数据提升访问性能。 5 多AI开发平台、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息

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收新的热数据。 访问冷数据时SFS Turbo从OBS自动加载数据提升访问性能。 5 多AI开发平台、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息

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导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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在ModelArts Standard上运行GPU训练任务的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts

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ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示停止训练任务。 如果“训练任务状态”一直处在“RUNNING”中，模型训练服务前台就会一直给后台发消息，查询当

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创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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公共镜像：即预置在ModelArts内部的AI引擎。 可以选择界面显示的公共镜像，也可以单击“前往AI Gallery获取更多镜像”进入AI Gallery镜像页面。AI Gallery上发布了一些较高版本的PyTorch、MindSpore、TensorFlow镜像。进入AI Gallery镜像页

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度方式，通过资源抢占，分时复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务，采用高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能上比通用方案提升3~5倍以上，并大幅降低了AI计算的成本，同时帮助数据工程师在集群上轻松部署计算应用，您无需关心复杂的部

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息如下所示。 父主题： 多机多卡

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到OBS，释放高性能存储空间用于接收新的热数据。 访问冷数据时SFS Turbo从OBS自动加载数据提升访问性能。 5 多 AI开发平台 、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。

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ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

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Long 训练作业的版本ID。 version_name String 训练作业的版本名称。 pre_version_id Long 训练作业前一版本的ID。 engine_type Long 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id

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