autodl如何后台训练模型
时间: 2025-05-20 21:09:42 浏览: 41
### Autodl 平台上配置后台训练模型
在 Autodl 上进行模型的后台训练可以通过一系列操作实现,这些操作涉及环境准备、脚本编写以及任务提交。以下是关于如何在 Autodl 平台上完成这一过程的具体说明。
#### 1. 环境设置
首先需要进入 Autodl 提供的工作目录并安装必要的依赖项。如果已经有一个预训练模型 checkpoint,则可以直接加载该模型用于微调或其他用途[^1]。
```bash
cd /root/autodl-tmp/fine-tuning-lab/chatglm3
```
在此基础上,用户可以根据需求替换默认路径为自定义训练的模型文件夹位置。
#### 2. 编写训练脚本
为了启动后台训练任务,通常会创建一个 shell 脚本来封装整个流程。例如 `lora_eval.sh` 文件可能包含了模型评估的相关逻辑。对于更复杂的场景,可以扩展此脚本以适应不同的实验条件:
- **指定 GPU 设备**: 如果有多个可用设备,可以在脚本开头加入如下指令来分配特定显卡给当前作业。
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
```
- **运行 Python 训练程序**: 假设存在名为 `train.py` 的主入口函数,那么可通过以下命令触发实际计算工作:
```python
python train.py --config config.yaml &
```
注意这里的 `&` 符号表示将进程放入后台执行。
#### 3. 使用 nohup 或 screen 工具保持长时间运行
由于远程服务器连接可能会因为网络波动等原因中断,因此推荐采用工具如 `nohup` 来保障即使断开 SSH 连接也不会终止正在处理的任务:
```bash
nohup bash lora_eval.sh > output.log 2>&1 &
```
上述语句的作用是把标准输出重定向到日志文件当中,并忽略挂起信号继续运作。
另外一种方法则是利用 GNU Screen 创建独立窗口来进行管理:
```bash
screen -S model_training
# 接下来输入任何命令...
Ctrl+A D (分离屏幕而不关闭它)
```
#### 4. 监控进度与调整参数
随着训练逐步推进,定期查看生成的日志可以帮助掌握最新动态。假如发现某些超参设定不够理想的话,随时能够停止现有实例再重新部署优化后的版本。
有关本地 AI 应用方面提到过可能存在局限性的情况——即部分框架暂时无法良好兼容所有类型的大型语言模型(LLMs),比如 BGE 大规模嵌入向量方案就不被支持[^2]。所以在挑选具体算法之前务必确认其适用范围。
最后值得一提的是,针对教育领域内的研究者而言,经过验证身份之后可以获得额外优惠措施从而降低整体成本支出[^3]。
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