有一个任务要跑8小时,但GPU环境单次是不是最多4小时,能不能让它每训练15分钟或者每训练15轮,就自动把ModelScope训练结果下载到本地呢?
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下载到本地可以在notebook界面上操作,可能比较慢。您可以上传到modelscope,后面使用也方便。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
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import torch
import time
# 假设 device 是你的 GPU 设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
start_time = time.time()
# ... 训练代码 ...
# 检查是否达到15分钟或15轮训练
if (time.time() - start_time) > 15 * 60 or epoch % 15 == 0:
# 保存模型状态到本地
torch.save(model.state_dict(), 'model_checkpoint.pth')
print(f'Checkpoint saved at epoch {epoch}')
ModelScope是一个虚构的框架,上述代码是基于PyTorch框架的示例。如果你使用的是ModelScope,你需要查阅ModelScope的文档来了解如何实现检查点机制。