用kaggle训练模型

本文详细介绍了如何在Kaggle上使用CPU训练模型,以及如何通过安装HeaderEditor扩展和添加手机验证获取GPU资源,以P100显卡为例,演示了如何利用Kaggle的GPU加速计算。

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# 用kaggle训练模型

#适用对象:用CPU跑模型,需要跑大模型

#GPU使用时间:一周30个小时

一.给浏览器安装Header Editor扩展

1.点击第一张图片上的第二个图标->点击’‘获取Microsoft Edge扩展’’

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2.在打开的网址上搜索’Header editor’,获取第一个。

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3.之后在’‘管理扩展中’'启用Header editor扩展

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4.点击管理->选择导入和导出,输入下面的url

https://azurezeng.github.io/static/HE-GoogleRedirect.json

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5.点击旁边的下载按钮,最后点击‘保存’按钮

二、kaggle注册

1.输入网址:Kaggle: Your Home for Data Science

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2.点击注册

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3.点击使用电子邮件注册,输入信息,按照提示来进行注册

#注意:在没有外网的前提下:必须做完第一步,添加Header Editor扩展,才能进行人机身份验证

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4.注册完之后就会跳转的页面IMG_20240414_155601

三、使用kaggle的GPU

1.点击‘新笔记本’

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2.点击‘会议选项’下的‘获取手机验证按钮’

在这里插入图片描述

3.添加手机验证成功如下:

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4.在加速器中选择显卡P100

#注意:要先打开网络。。。
在这里插入图片描述

5.运行代码 shift+enter

image-20240414160403134

最后,可以看到每秒68.57it ,我们成功使用了kaggle的显卡资源,最后,看在博主做的这么详细的面上,可以给个三连吗!

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### 解决Kaggle Kernel CPU使用率100%的方法 当遇到Kaggle内核CPU占用率达到100%,通常是因为某些操作或算法消耗了大量的计算资源。为了有效解决问题,可以从优化代码效率、调整参数配置以及合理利用硬件资源等方面入手。 #### 优化代码逻辑 确保编写的程序没有不必要的循环嵌套或是低效的操作。对于大规模数据处理任务,应优先考虑向量化运算而非逐行迭代。例如,在Pandas库中尽可能采用内置函数来替代自定义的for-loop结构[^1]: ```python import pandas as pd # 不推荐的做法:显式的Python for loop def inefficient_operation(df): result = [] for index, row in df.iterrows(): value = some_computation(row['column']) result.append(value) return pd.Series(result) # 推荐做法:利用pandas vectorized operations df['new_column'] = df.apply(lambda x: some_computation(x['column']), axis=1) ``` #### 合理设置超参数 许多机器学习模型允许指定最大迭代次数、树的数量等影响性能的关键参数。适当减少这些数值可以在不影响最终结果的前提下显著降低运行时间与资源开销。特别是像XGBoost这样的集成方法,默认情况下可能会创建过多棵树而导致过拟合及高负载问题[^2]。 #### 控制并行度 虽然Kaggle提供了多核心支持,但在实际应用过程中并非总是越多越好。有时过度并行反而会造成上下文切换频繁从而拖慢整体进度。因此建议通过`n_jobs=-1`以外的方式谨慎设定并发线程数,甚至可以尝试单线程执行以观察是否存在瓶颈所在[^3]。 #### 数据预处理策略 针对非常庞大的训练集(如超过千万条记录),一次性加载入内存显然是不可取的行为。此时应当采取分批读取或者采样技术先构建一个小规模样本用于初步调试验证目的;待确认无误后再逐步扩大范围直至覆盖全量数据为止[^4]。 #### 调整Kernel环境选项 如果确实需要启用GPU加速,则需留意关闭该功能后能否缓解现有状况——因为一旦激活后者则意味着牺牲了一定量的传统算力供给。此外还可以探索其他潜在因素比如磁盘I/O速度不足等问题是否也参与其中共同作用引发了当前现象[^5]。
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