快速创建预置模型训练任务

目前平台预置模型训练支持不同任务类型以及应用场景如下：

1. 图像：图像分类单标签、物体检测矩形框、实例分割、语义分割、OCR 标注、关键点标注。

2. 视频：视频分类单标签、视频检测、目标追踪。

3. 音频：音频分类单标签、音频转写。

4. 表格：表格预测、时序预测。

本文以“图像分类单标签”任务为例，体验预置模型训练任务的创建过程：

1. 数据集准备：用户上传任务相关数据集，或者使用平台内置数据集；

2. 创建任务：用户选择对应任务类型和应用场景，选择合适的模型及训练参数进行训练；

3. 训练过程及结果：用户查看运行详情，训练日志等。

数据集准备

平台例程中已内置“图像分类单标签”任务的可用标注数据集：

1. 左侧功能栏选择“标注数据->标注数据集”；

2. 在左上角搜索 “image-classification” ：

图 29 标注数据集准备

也可参考 标注数据集 创建数据类型为“图像”，应用场景为“图像分类单标签”的标注数据集。

如果用户想查看训练过程每个 epoch 的训练效果，可以按照相同的方式创建验证数据集，或使用平台例程中内置标注数据集 “image-classification-evaluation” 。

创建任务

1. 左侧功能栏选择“训练管理->预置模型训练”；

2. 单击右上角“创建预置模型训练”，进入参数配置页面；

3. 模型参数：

   • 任务类型选择“图像”；

   • 应用场景选择“图像分类单标签”；

   • 算法选择：用户可根据需求选择模型，这将影响后面的板卡选择；

   

   图 30 模型参数选择

   此时，平台会给出默认训练参数，用户可按需修改；

4. 数据集：训练数据和验证数据的下拉框中会出现所有类型为“图像->图像分类单标签”的“标注数据集”，

   • “训练数据”可选择 “image-classification” ；

   • 若配置了“验证数据”，则每个 epoch 会进行 validation, 本例中可选择 “image-classification-evaluation” ；

   

   图 31 数据集选择

   注意：“验证数据”和“训练数据”不能重复选择；

5. 其余参数：

   • 保存模型地址：用户可快速创建模型卷保存此次训练模型：

   

   图 32 保存模型地址

   • 板卡规格和使用时长：

     • 主要依赖所选算法模型，参考其提示“单 batch 占用显存”以及训练参数 batch_size 进行选择；

     • 如果依照默认选项，使用内置数据集，则选择显存高于 5G 板卡，使用时长 1 小时即可；

6. 单击“创建”，等待训练任务完成。

完整介绍参考 预置模型训练 。

训练过程及结果

1. 单击创建的预置模型训练任务，进入详情页；

2. “监控”页可看到 CPU、GPU 利用率、功耗等信息；

3. “日志”页可看到训练过程，训练 loss，以及 validation 的结果，用户可以初步判断训练是否正常；

图 33 训练日志

4. TensorBoard 可视化：用户可参考 TensorBoard 在 Event 目录下选择当前训练任务“保存模型地址”所在模型卷，查看相应 TensorBoard 可视化结果。