autodl终端开始训练

### 如何在 AutoDL 环境中开始模型训练 #### 准备工作 为了确保能够在 AutoDL 中顺利启动训练过程，需先完成必要的准备工作。这包括但不限于上传所需的数据集以及安装依赖库。 对于 Stable Diffusion LoRA 模型，在准备阶段应按照官方提供的帮助文档操作，通过 JupyterLab 接入并设置好开发环境[^1]。如果涉及的是 GNN 训练，则依据 `train_osmoeous_graph_basic.py` 文件中的说明来准备好相应的数据文件和配置项[^2]。 #### 启动训练脚本 一旦前期准备工作就绪，就可以着手编写或调整用于触发实际训练流程的 Python 脚本了。假设当前是在处理图像生成任务： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch model_id = "path_to_your_model" device = "cuda" pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device) # 可选：替换默认调度器以提高效率 pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config) prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse" image = pipeline(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ``` 而对于基于图神经网络的任务来说，可以参照如下模板创建自己的训练入口函数： ```python import os import dgl import torch as th import torch.nn.functional as F from model import Model # 自定义模块名可能不同，请按实际情况修改 def main(): data_path = './dataset' g = ... # 加载分区后的图结构 num_parts = ... part_dict = {p: [] for p in range(num_parts)} # 假设已经完成了节点特征矩阵feat与标签label的读取 feat = ... labels = ... n_classes = len(th.unique(labels)) model = Model(in_feats=..., h_feats=..., n_classes=n_classes) opt = th.optim.Adam(model.parameters(), lr=...) best_test_acc = float('inf') for epoch in range(epochs): logits = model(g, feat) loss = F.cross_entropy(logits[train_mask], labels[train_mask]) opt.zero_grad() loss.backward() opt.step() if __name__ == '__main__': main() ``` 上述代码片段展示了两种不同类型模型的基本训练框架，具体实现细节还需根据项目需求做适当调整。 #### 配置参数与执行命令 最后一步就是设定合适的超参数并通过命令行提交作业给集群管理系统。通常情况下，可以通过编辑 YAML 或 JSON 格式的配置文件来进行这项工作[^3]。例如更改学习率、批次大小等关键选项；之后利用类似下面这样的 shell 命令发起远程调用： ```bash nohup python train_script.py > output.log & ``` 这里假定 `train_script.py` 是之前提到过的任意一种类型的训练程序名称。