Addestramento efficiente di PyTorch con dati cloud
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Agent Platform Neural Architecture Search non ha requisiti che descrivono come progettare i tuoi addestratori. Pertanto, scegli i framework di addestramento per creare l'addestratore.
Per l'addestramento di PyTorch con grandi quantità di dati, la best practice è utilizzare il paradigma dell'addestramento distribuito
e leggere i dati da Cloud Storage.
Consulta il post del blog
Efficient PyTorch training with Agent Platform Neural Architecture Search per scoprire i metodi per migliorare le prestazioni
dell'addestramento. Puoi notare un miglioramento complessivo del rendimento di 6 volte con i dati su
Cloud Storage utilizzando WebDataset e scegliendo DistributedDataParallel o
FullyShardedDataParallel strategie di addestramento distribuito. Le prestazioni
dell'addestramento utilizzando i dati su Cloud Storage sono simili a quelle dell'addestramento utilizzando i dati su
un disco locale.
L'esempio di classificazione
MNasNet predefinito
ha incorporato questi metodi nella pipeline di addestramento.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2026-11-03 UTC."],[],[]]
