Autodl训练过程

使用RTXA5000GPU在容器中处理资源调度与数据集划分
原创 已于 2024-01-09 10:59:25 修改 · 1k 阅读 · 8 ·
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#服务器

于 2024-01-08 22:21:44 首次发布
本文提到在应用中使用RTXA5000GPU进行容器实例资源管理，如遇到资源不足会重置实例并保持同一张卡。同时，文中提及学术研究中常见的8:2数据集划分比例。

一般用的是RTX A5000 * 1卡。如果第二天那个容器实例没有足够的GPU，我重新创建一个容器实例，还是使用相同的卡。

随机数种子一般设置为42

好像很多论文都是8:2划分训练集和测试集

pythonSuperman
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会给出一个网页链接，直接登录就可以。下载后进入LLaMA-Efficient-Tuning目录。后续vscode连接westa就不用输入密码了。打开autodl服务器配置自己的服务器。接下来都是在服务器上配置了。运行train_web.py。根据提示输入yes和密码。
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使用autodl服务器，两个3090显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，并使用vllm优化加速，显存占用42G，速度23 words/s。随着大模型的参数增加，企业用户再使用的是特别需要大参数的模型了。因为大模型在更加准确。硬件都不是问题。通过多卡的方式可以成功部署。2张 3090，或者 4090 就可以部署 Yi-34B-Chat-int4模型了。但是目前看中文稍微有点小问题，会返回英文，相信很快会迭代下一个版本了。
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刚入门深度学习的时候只是用做一些简单的机器学习回归聚类任务，毕设的时候研究故障诊断，因为处理的都是表格化数据，数据量也不是很大，因此笔记本8G的显存足够，顶多就是卡一会，很少会有炸显存的情况出现。读研后用实验室服务器，实验室有2张3090ti，条件确实不错，但是我们一共有6个人去共用这两张卡，经常会有抢占问题，而且没有root权限，在安装一些c++环境的时候没有办法使用sudo、apt这些命令，局限性较大。2、在jupyter上面跑模型，不用担心ssh断了之后，模型中断，不用设置nohup之类的了。
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1）模型下载，从魔塔社区直接下载就可，注意模型放的位置，不然存储空间会满导致中途停止下载。这里的多卡环境我是租的autodl的两个3090，实现单机多卡的环境。1.部署Qwen-72B-Chat-Int4。2）conda环境autodl会自己有。3）本地运行（改一下你本地的路径就行）4）vllm多显卡启动命令。
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#AutoDL #GPU #租显卡
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### 使用 AutoDL 训练 MMClassification 模型 要使用 AutoDL 来训练 `MMClassification` 模型，可以通过以下方式实现完整的流程设计。以下是详细的说明： #### 配置环境 首先需要安装必要的依赖项，包括 `MMDetection` 和其扩展工具包 `AutoDL` 的支持模块。确保已正确配置 Python 环境并完成相关依赖的安装。 ```bash pip install mmcv-full mmdet mmcls autodl ``` 此命令会安装所需的全部基础组件以及高级功能的支持[^2]。 --- #### 数据准备 数据集应按照标准格式准备好，并分为训练集和验证集。对于图像分类任务，通常采用如下目录结构： ``` data/ ├── train/ │ ├── class_1/ │ │ └── img1.jpg │ ├── class_2/ │ │ └── img2.jpg └── val/ ├── class_1/ │ └── img3.jpg └── class_2/ └── img4.jpg ``` 通过指定路径加载这些文件夹中的图片作为输入源[^3]。 --- #### 编写配置文件 创建一个自定义配置文件来描述网络架构、优化器设置以及其他超参数调整选项等内容。下面是一个简单的例子展示如何修改默认模板以适应特定需求： ```python _base_ = './resnet50_b32x8_imagenet.py' model = dict( type='ImageClassifier', backbone=dict(type='ResNet', depth=50), neck=None, head=dict( type='LinearClsHead', num_classes=1000, # 修改为目标类别数 in_channels=2048)) train_dataloader = dict(batch_size=64) optimizer = dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) lr_config = dict(policy='step', step=[30, 60]) runner = dict(max_epochs=70) log_config = dict(interval=100) evaluation = dict(interval=1, metric=['accuracy']) checkpoint_config = dict(interval=10) work_dir = './work_dirs/resnet50_auto/' ``` 以上脚本片段展示了如何基于 ResNet 构建分类模型，并设置了学习率调度策略和其他运行细节[^4]。 --- #### 启动训练过程 最后一步就是执行实际的训练操作了。利用命令行界面调用相应的函数即可开始整个流程： ```bash python tools/train.py configs/my_custom_resnet50.py --gpu-id 0 ``` 这里指定了 GPU ID 参数用于控制硬件资源分配情况；如果有多张显卡可用，则可以选择不同的设备编号进一步提升效率[^5]。 --- #### 自动化与增强特性 考虑到题目提到的内容涉及到了 MMRazor 提供的功能改进点，在实际应用过程中也可以考虑引入类似的机制辅助完成更加复杂的场景适配工作。例如借助于 Pruning Tracer 自动生成通道依赖关系图谱之后再结合 Channel Mutator 动态重构原始框架从而达到最佳性能表现效果[^1]。 ---
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