创建模型重组

1. 数据准备:在创建训练任务之前,请确保已经准备好炼知模型、相应标注完成的数据集。

还没准备好?请看这里:

上传炼知模型
上传算法
创建数据集

相关文件下载

2. 创建模型重组,点击「快速创建」按钮,在弹出「创建重组任务」窗口中写入信息。(也可在【训练管理-训练任务】界面,点击左上角「创建模型重组」按钮)

图 1 创建训练任务
图 1 创建训练任务
  1. 输入任务名称,支持字母、数字、汉字、英文横杠和下划线。

  2. 添加任务描述(可选)。

  3. 选择任务类型,支持单任务和多任务。

    图 2 任务类型
    图 2 任务类型
  4. 选择教师模型及对应数据集。

  5. 选择学生模型。

  6. 选择算法,系统根据用户选择的教师模型和学生模型自动匹配,匹配规则如下:单任务中,只有所有教师模型和学生模型(如有)均同构,算法匹配Layerwise-Amalgamation;若不同构,则匹配Common-Feature-Learning;多任务中,均匹配Task-Branching。

  7. 选择镜像,目前只有一个默认镜像,自动填充。

  8. 输入运行命令,如python mnist.py。

  9. 选择节点类型,有 CPU 和 GPU 供选择。若选择GPU,后台将自动获取并填充参数 gpu_num_per_node:

    图 3 GPU
    图 3 GPU
  10. 节点类型对应不同的节点规格(规格类型可由管理员在控制台进行增删改),若有多个节点,则为每个节点的规格:

    图 4 节点规格
    图 4 节点规格
note
  1. 标记红色 * 为必填项。
  2. 在选择节点类型的时候要视算法而定。
  3. 运行命令目前只支持Python。

4. 点击「开始训练」,将跳转至任务详情页面,其中将展示任务提交成功的提示和创建的任务。

图 7 创建任务成功
图 7 创建任务成功