「クラスターに SLURM ジョブを送信する方法」

Sending SLURM jobs to clusters

SLURMジョブをクラスタに送信する方法についてのチュートリアル、特にディープラーニングとデータサイエンスについて

Google Colabの無料GPUを使用してディープラーニングモデルをトレーニングすることに慣れていますが、クラスタのパワーを利用し、それを行う方法がわからない場合はどうすればよいでしょうか？ 正しい場所にいます！ 🚀

ケンブリッジ大学の神経科学の研究インターンシップ中、私はコンピュータビジョンのタスク用に大規模なモデルをトレーニングしていましたが、Googleが提供する無料のGPUでは不十分であり、ローカルクラスタを使用することにしました。

しかし、非常に少ないドキュメントが利用可能であり、他の人々のスクリプトを尋ねてそれらを理解しようとしました。それに加えて、自分にとって有用だったものをいくつかまとめました。今では基本的なPythonスクリプトを実行するために必要なものをすべてまとめました。このガイドは私がそこにいた当時に持っていたかったものです。

典型的な機械学習のユースケース

例えば、500の異なるクラスと高解像度の写真で鳥の分類器をトレーニングしたいとします。これはGoogle Colabでは実行できません。

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まず最初にする必要があるのは、ディープラーニングモデルのトレーニングスクリプトを準備することです。このスクリプトには、データセットの読み込み、ニューラルネットワークのアーキテクチャの定義、トレーニングループの設定に必要なコードが含まれている必要があります。

このスクリプトをターミナルから実行できるようにする必要があります。

例えば、train_bird_classifier.pyというスクリプトがあるとします。次のように実行できるはずです：

python train_bird_classifier.py

このスクリプトは次のようになるかもしれません：

# train_bird_classifier.pyimport torchfrom torch.utils.data import DataLoader# 必要な関数、モデル、変換がさまざまなファイルに定義されていると仮定します。from utils import build_model, BirdDataset, collate_fn, train_modelfrom transformations import train_transforms, test_transformsdef main():    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")    # データセットとデータローダーのセットアップ    train_dataset = BirdDataset('data/train/', transform=train_transforms)    train_loader =…

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