驰骋AI Challenger赛场神器 UCloud AI训练平台使用技巧

近日，由创新工场联合搜狗、今日头条发起的“AI Challenger全球AI挑战赛”已经启动，中国领先云计算服务商UCloud作为大赛唯一的AI GPU合作方，为大赛独家提供AI模型训练服务（UCloud AI Train）。为便于AI Challenger参赛选手更好地准备竞赛和答题，UCloud为大赛官方提供一系列AI训练平台使用技巧讲解活动。

2017年9月12日晚20:00，UCloud实验室人工智能专家范融为参赛选手和AI爱好者提供了一场精彩的讲解，内容涵盖了AI训练服务概述和功能特性、简单的Tensorflow Mnist案例及竞赛使用技巧等几个方面。

UCloud AI训练服务核心优势

• 基于P40显卡集群、12TFlops的单精度性能，能够帮助选手快速提交训练任务； 

• 利用Docker容器技术，选手无需安装运行环境，仅需本地拥有Docker客户端，即可通过UCloud提供的基础镜像和自动打包工具，将本地代码打包至Docker容器，验证运行结果； 

• 使用按需收费策略。只有当选手提交的训练任务实际启动时才会计算费用。并且，通过对任务的实时监控，选手可在任意时间点中止训练，帮助选手将每一分钱都用在刀刃上。

UCloud AI训练服务功能特性

1.支持本地代码一键打包

2.支持在线训练实时监控

执行阶段监控：待执行、启动中、执行中、停止中、异常、中止、完成；

训练实时日志：5秒轮训刷新，历史日志在UFile；

TensorBoard实时图表：实时查看，数据上传UFile。

四步完成TensorFlow训练程序迁移

第一步：改写代码引用uflag固定参数（Flag.data_dir，Flag.output_dir，Flag.log_dir）；

第二步：使用tf_deploy.py打包上传镜像；

第三步：训练数据上传Ufile（可省略）；

第四步：填写“创建训练任务”表单。

竞赛使用 Tips

1. 使用本地CPU镜像做验证 

利用本地打包工具生成的CPU可行性镜像做好本地测试验证，以免在服务端再报错，浪费训练赠予的时间。

2. 自己加工TFRecords训练数据 

使用TFRecords加工训练数据，并在UFile中提交自己的训练数据，这样可大大节省数据加载时间（官方数据集加载时间约4小时 ）。

3. 控制日志打印频率 

控制训练过程中的标准输出流打印频率，过多打印日志会带来不必要的IO交互，减缓训练程序的运行。

4. 及时中止异常训练 

充分利用实时日志及TensorBoard图表监控训练异常，如果出现数据趋势不符合预期或过拟合的情况，应及时停止训练，调整参数。

5. 做好checkpoint保存和加载 

做好checkpoint保存和加载，在训练达到最大时间或训练所在服务器异常时，能保证中间训练结果保存到UFile。以便后续可以重启任务继续训练，不必重头开始

UCloud人工智能解决方案

除了上面介绍的AI训练服务之外，UCloud拥有一套完整的公有云AI解决方案：在IaaS层，UCloud提供P40显卡为核心的强大GPU云主机；在PaaS层，提供AI在线服务、AI训练服务。这能够让用户专注算法，屏蔽项目落地过程中可能出现的技术问题（如选型深度学习框架、搭建运行环境、保障集群高可用等）。最后，UCloud安全屋会保证数据交互的保密性、完整性和可追踪性。希望这整套解决方案，能帮助越来越多优秀的个人、高校、企业及团队实现AI项目的落地，推动国家科技进步。

以下是6个使用指南视频，希望能够帮助大家更快地使用UCloud AI产品。

1.如何获取项目名称：

https://v.qq.com/x/page/z0549j3myvm.html

2.如何获取API公钥私钥：

https://v.qq.com/x/page/o0549mjo41v.html

3.如何使用UHub上传下载训练代码镜像：

https://v.qq.com/x/page/r0549kmgezl.html

4.如何使用UFile上传下载训练数据：

https://v.qq.com/x/page/j0549lfef1n.html

5.如何使用AI Train启动训练任务：

https://v.qq.com/x/page/v05494giezu.html

6.实名认证：

https://v.qq.com/x/page/d05497c1uyt.html 

点击“阅读原文”，了解详细原文内容。

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