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  1. # 如何在启智平台上进行模型训练—GPU示例
  2. ## 1.启智集群和智算集群的GPU训练样例
  3. ###### 启智集群的示例代码:
  4. - 训练任务示例请参考示例中[train.py](./train.py)的代码注释
  5. - 推理任务示例请参考示例中[inference.py](./inference.py)的代码注释
  6. ## 2. 在云脑上获取数据集,预训练模型,输出路径
  7. 使用c2net包
  8. ```
  9. #导入包
  10. from c2net.context import prepare,upload_output
  11. #初始化导入数据集和预训练模型到容器内
  12. c2net_context = prepare()
  13. #获取代码路径,数据集路径,预训练模型路径,输出路径
  14. code_path = c2net_context.code_path
  15. dataset_path = c2net_context.dataset_path
  16. pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path
  17. output_path = openi_context.output_path
  18. #回传结果
  19. upload_output()
  20. ```
  21. ## 3.[创建GPU训练示例任务界面教程](./Example_Picture/快速创建GPU训练任务.md)
  22. ## 4.FAQ
  23. ### 4.1 关于启智平台公共库[c2net](https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/c2net-pypi):
  24. 主要使用的方法有以下几个:
  25. ```
  26. prepare 准备数据集,模型,输出路径
  27. upload_output 将训练镜像的输出结果拷贝回启智平台
  28. ```
  29. ### 4.2 解决参数报错问题:
  30. 请在代码中加入 `args, unknown = parser.parse_known_args()`,可忽略掉 `--ckpt_url`,`--data_url`, `--multi_date_url`等参数报错问题
  31. ## 对于示例代码有任何问题,欢迎在本项目中提issue。

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