A implantação de uma tarefa de treinamento do PyTorch é dividida em quatro etapas principais:
- Preparação ambientalInstale o Python 3.8+ e crie um ambiente virtual executando
pip install "skypilot[all]"Instale o pacote de dependência completo. - Gravação de uma configuração YAML: Criação
train.yamlO documento define os requisitos de recursos e a lógica de execução:resources:
accelerators: A100:1
num_nodes: 1
setup: |
pip install torch torchvision
run: |
python main.py --epochs 10 - Iniciar tarefas: Executar
sky launch -c my-cluster train.yamlO sistema selecionará automaticamente os recursos de nuvem ideais. - RMON: através de
sky statusPara visualizar o status do cluster, use o comandosky logs my-clusterObtenha registros em tempo real.
Dicas avançadas: Adicionar--use-spotUse uma instância Spot de baixo custo ou passe--cloud cheapestPermitir a seleção totalmente automatizada de comerciantes na nuvem.
Essa resposta foi extraída do artigoSkyPilot: uma estrutura de código aberto para executar com eficiência tarefas de IA e em lote em qualquer nuvemO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como implantar uma tarefa de treinamento de modelo PyTorch na nuvem usando o SkyPilot?
