Determined AI 快速入门：模型开发者指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/determined 概述
本文将带您快速了解如何使用Determined AI平台进行机器学习模型开发。我们将以MNIST手写数字识别为例，展示Determined的核心功能，包括单机训练、分布式训练和超参数调优。通过本教程，您将掌握如何利用Determined简化机器学习工作流程。
环境准备
软件要求
-
操作系统支持：
- Ubuntu 20.04或更高版本
- 商业级Linux发行版（如RHEL、Rocky Linux等）7或更高版本
- Windows Subsystem for Linux 2（WSL 2）
- macOS 10.13或更高版本
-
Docker：必须安装以支持容器化工作负载
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GPU支持：
- 需要NVIDIA驱动（384.81或更高版本）
- 支持计算能力3.7及以上的NVIDIA GPU（如K80、V100、A100等）
硬件要求
-
主节点：
- 至少4核CPU
- 8GB内存
- 200GB磁盘空间
-
工作节点：
- 至少2核CPU
- 4GB内存
- 50GB磁盘空间
快速开始
1. 获取示例代码
下载并解压MNIST示例包，包含以下关键文件：
-
配置文件：
const.yaml：单GPU/CPU训练配置distributed.yaml：分布式训练配置adaptive.yaml：自适应超参数调优配置
-
模型文件：
model_def.py：模型定义和训练循环data.py：数据加载和预处理layers.py：卷积层定义
2. 安装Determined
pip install determined
det deploy local cluster-up
对于无GPU环境：
det deploy local cluster-up --no-gpu
3. 运行单机训练
det experiment create const.yaml .
此命令将：
- 上传当前目录所有文件作为模型上下文
- 启动单GPU/CPU训练任务
- 在WebUI（默认localhost:8080）中显示训练进度
4. 分布式训练
修改distributed.yaml配置：
resources:
slots_per_trial: 8 # 根据实际GPU数量调整
启动分布式训练：
det experiment create distributed.yaml .
5. 超参数调优
adaptive.yaml配置示例：
hyperparameters:
learning_rate:
type: double
minval: .0001
maxval: 1.0
n_filters1:
type: int
minval: 8
maxval: 64
searcher:
name: adaptive_asha
max_runs: 16
启动超参数搜索：
det experiment create adaptive.yaml .
关键概念解析
实验(Experiment)
在Determined中，一个实验代表一个训练任务，可能包含多个运行(run)。每个运行是模型的一个变体，使用不同的超参数组合或资源配置。
资源调度
Determined使用"slot"作为计算资源单位：
- 1个slot = 1个CPU核心或1个GPU
- 主节点负责智能调度slot分配
自适应超参数搜索
Determined提供先进的adaptive_asha算法：
- 自动终止表现不佳的运行
- 动态分配资源给有潜力的配置
- 支持多种参数类型（整型、浮点型等）
最佳实践
- 从简单开始：先用单机配置验证模型正确性
- 逐步扩展：确认模型能收敛后再尝试分布式训练
- 合理设置max_runs：超参数搜索的运行数应随参数空间大小调整
- 监控资源使用：通过WebUI实时观察GPU利用率等指标
进阶学习
完成本教程后，您可以：
- 替换示例模型为自己的模型架构
- 尝试更复杂的分布式策略
- 探索Determined的模型版本管理功能
- 集成自定义指标和回调函数
Determined通过自动化分布式训练、实验跟踪和超参数优化，显著提升了机器学习研发效率。希望本教程能帮助您快速上手这一强大平台。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
