notebooks_gpu

Пример обучения моделей из Jupyter Server на выделенных GPU

Этот пример поможет научиться решать задачу классификации на учебном датасете MNIST.

Использован DataParallel, experiment tracking осуществляется с помощью библиотеки MLflow.

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:

   • pytorch_tensorboard_mlflow.ipynb — обучение модели из Jupyter-ноутбука, подключенного к GPU.

3. Запустите ноутбук pytorch_tensorboard_mlflow.ipynb в интерфейсе Jupyter Server.