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博客目标

这篇博客将指导开发者如何使用 DAMODEL 平台训练一个基于 PyTorch 的手写数字识别模型（MNIST 数据集），同时标记出操作中的重点环节，帮助快速掌握流程。

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步骤一：注册并登录 DAMODEL

重点：注册与登录

1. 注册账号

   • 访问 DAMODEL 官方网站，注册并完成实名认证。
   • 领取新用户奖励，如赠送 GPU 使用时长。

2. 登录控制台

   • 登录后，进入控制台，选择“创建云实例”。
     

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步骤二：创建 GPU 云实例

重点：计算资源配置

1. 选择计算资源

   • 点击“创建实例”，推荐使用 NVIDIA GeForce RTX 4090 或 H800。
     
   • 配置实例：内存 16GB、系统盘 50GB、操作系统 Ubuntu 20.04。
     

2. 启动实例

   • 启动实例后，通过远程终端或 SSH 登录。
     
     
     这里的密钥对自己随便创建一个就可以了
     
     出现创建中就可以等一会
     

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步骤三：配置开发环境

打开终端

重点：环境搭建

1. 安装基础工具

   sudo apt update && sudo apt upgrade -y
   sudo apt install python3 python3-pip git -y
   

2. 创建虚拟环境

   pip3 install virtualenv
   virtualenv mnist_env
   source mnist_env/bin/activate
   

创建完虚拟环境以后前面会有（venu）

3. 安装深度学习框架

   pip install torch torchvision matplotlib
   

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步骤四：获取代码并准备数据

重点：数据与模型初始化

1. 下载 MNIST 数据集

   from torchvision import datasets, transforms
   transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
   train_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
   test_data = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
   

2. 编写模型代码

   import torch.nn as nn
   import torch.nn.functional as F
   
   class SimpleNN(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(SimpleNN, self).__init__()
           self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128)
           self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
           self.fc3 = nn.Linear(64, 10)
   
       def forward(self, x):
           x = x.view(-1, 28*28)
           x = F.relu(self.fc1(x))
           x = F.relu(self.fc2(x))
           x = self.fc3(x)
           return x
   

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步骤五：训练模型

重点：模型训练流程

1. 定义训练脚本

   import torch.optim as optim
   from torch.utils.data import DataLoader
   
   model = SimpleNN()
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   
   train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
   
   for epoch in range(5):  # 训练 5 个周期
       running_loss = 0
       for images, labels in train_loader:
           optimizer.zero_grad()
           output = model(images)
           loss = criterion(output, labels)
           loss.backward()
           optimizer.step()
           running_loss += loss.item()
       print(f"Epoch {
           
           epoch+1}, Loss: {
           
           running_loss/len(train_loader)}")
   

2. 运行训练脚本
   将代码保存为 train_mnist.py 并运行：

   python train_mnist.py
   

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步骤六：验证模型

重点：测试与验证

1. 测试模型性能

   test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)
   
   correct = 0
   total = 0
   with torch.no_grad():
       for images, labels in test_loader:
           outputs = model(images)
           _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
           total += labels.size(0)
           correct += (predicted == labels).sum().item()
   
   print(f"Accuracy: {
           
           100 * correct / total}%")
   

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步骤七：保存和下载模型

重点：模型保存与导出

1. 保存模型

   torch.save(model.state_dict(), "mnist_model.pth")
   

2. 下载模型
   • 使用 SFTP 工具或 DAMODEL 的文件管理功能将模型下载到本地。

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步骤八：清理资源

重点：节约资源

• 在 DAMODEL 控制台停止并删除实例，避免额外费用。

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总结与展望

通过 DAMODEL 平台，你可以快速完成 MNIST 模型的训练与部署。未来，可探索更复杂的神经网络模型或多实例分布式训练。随着 DAMODEL 不断优化，开发者将能够更高效地完成 AI 项目。

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学习资源

• DAMODEL 官方文档
• PyTorch MNIST 教程
• Python 虚拟环境

通过这些资源，扩展你的深度学习技能！