Bir DLC eğitim işi için hesaplama kaynakları, konteyner görüntüsü, veri kümesi ve kaynak kodu hazırlayın.
Ön koşullar
Depolama için OSS kullanıyorsanız DLC'nin OSS'ye erişmek için gerekli izinlere sahip olduğundan emin olun. Uygun izinler olmadan bağlanmış bir OSS paketine erişilirken G/Ç hataları oluşur. Daha fazla bilgi için bkz. Cloud ürün bağımlılıkları ve yetkilendirme: DLC.
Adım 1: Kaynakları hazırlayın
Yapay zeka eğitimi için hesaplama kaynakları hazırlayın. Aşağıdaki kaynak türleri kullanılabilir:
-
Genel kaynaklar
DLC yetkilendirmesini tamamlayın. Bu sayede bir kaynak grubu eklemeden Create Job sayfasında genel kaynaklar kullanılabilir hale gelir.
-
Genel hesaplama kaynakları
Özel bir kaynak grubu oluşturun, genel hesaplama kaynakları satın alın ve bu kaynakları tahsis etmek için bir kaynak kotası tanımlayın. Eğitim işlerini göndermek için kaynak kotasını bir çalışma alanıyla ilişkilendirin. Daha fazla bilgi için bkz. Genel hesaplama kaynak kotaları.
-
Lingjun kaynakları
Lingjun kaynaklarını hazırlayın ve bunları çalışma alanınızla ilişkilendirin. Daha fazla bilgi için bkz. Kaynak kotası oluşturma.
Adım 2: Bir görüntü hazırlayın
Eğitim ortamı için bir konteyner görüntüsü hazırlayın. Aşağıdaki görüntü seçenekleri desteklenir:
Resmi görüntü: PAI çeşitli çerçevelere dayalı resmi görüntüler sağlar. Bu görüntüler daha iyi uyumluluk ve performans sunmak üzere Alibaba Cloud hizmetleri için optimize edilmiştir. PAI konsolundaki AI Asset Management'ın Images sayfasına gidin. Image: sayfasında Alibaba Cloud Images sekmesinde Modules öğesini DLC olarak ayarlayarak DLC işlerini destekleyen görüntüleri listeleyebilirsiniz.
-
Özel görüntü: Eğitim işiniz belirli ortamlar veya bağımlılıklar gerektiriyorsa özel bir görüntü kullanın. Görüntüyü birden çok eğitim işinde yeniden kullanmak üzere çalışma alanınızın sayfasında bir PAI AI varlığı olarak ekleyin. Daha fazla bilgi için bkz. Özel görüntüler.
ÖnemliLingjun kaynaklarıyla özel bir görüntü kullanıyorsanız ilgili hususlar için bkz. RDMA: Dağıtılmış eğitim için yüksek performanslı ağları kullanma.
Görüntü adresi: Bir eğitim işi gönderirken özel veya resmi bir görüntünün adresini belirtin. Görüntü adreslerini PAI konsolundaki AI Asset Management'ın Images sayfasında görüntüleyin.
Adım 3: Bir veri kümesi hazırlayın
Eğitim verilerini OSS, NAS veya CPFS'ye yükleyip bir veri kümesi oluşturun ya da doğrudan bir OSS paketinden veya genel bir veri kümesinden verileri bağlayın.
Desteklenen veri kümesi türleri
PAI; OSS, General-purpose NAS, Extreme NAS, CPFS ve Lingjun CPFS'de depolanan veri kümelerini destekler. Veri kümesi hızlandırma Lingjun CPFS dışındaki tüm türler için desteklenir.
Veri kümesi oluşturma
Ayrıntılı adımlar için bkz. Veri kümeleri oluşturma ve yönetme. Aşağıdaki sınırlamalara dikkat edin:
OSS sınırlamaları: OSS bir dosya sistemi değil dağıtılmış bir nesne depolama hizmetidir. Bir OSS paketi bağlandıktan sonra mevcut dosyalara veri ekleyemez veya üzerine yazamazsınız.
CPFS VPC gereksinimi: Eğitim işini CPFS dosya sistemiyle aynı VPC'yi kullanacak şekilde yapılandırın. VPC uyumsuzluğu işin süresiz olarak Preparing environment durumunda kalmasına neden olur.
Veri kümesi hızlandırmayı etkinleştirme
Veri okuma verimliliğini artırmak için veri kümesi hızlandırmayı etkinleştirin. Ayrıntılar için bkz. PAI'de Dataset Accelerator kullanma.
Adım 4: Kaynak kodu hazırlayın
Eğitim kodunuzu birden çok eğitim işinde yeniden kullanmak üzere çalışma alanınızın sayfasında bir AI varlığı olarak ekleyin. Daha fazla bilgi için bkz. Kod yapılandırması.
Sonraki adımlar
Bu hazırlıkları tamamladıktan sonra bir eğitim işi oluşturun. Daha fazla bilgi için bkz. Eğitim işi oluşturma.