job_launch_tf2

Пример обучения на GPU в регионе с помощью client-lib

Этот пример поможет научиться запускать задачи распределенного обучения моделей.

Обучается сверточная нейронная сеть с помощью библиотек Keras, TensorFlow 2 и Horovod на датасете MNIST посредством создания и отправки задачи в регион размещения ресурсов.

Для запуска примера:

1. Создайте новый Jupyter Server или подключитесь к уже существующему Jupyter Server, используя документацию.

2. Создайте новую папку и загрузите следующие файлы через веб-интерфейс Jupyter Server на платформе ML Space:

   • mnist.npz— датасет с рукописными цифрами;
   • quick-start.ipynb — Jupyter-ноутбук для загрузки на сервер;
   • requirements.txt — файл с зависимостями, который используется для сборки кастомного контейнера;
   • tensorflow_mnist_estimator.py — код модели на Keras, TensorFlow 2 и Horovod.

3. Запустите ноутбук quick-start.ipynb в интерфейсе Jupyter Server.