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BitaHub

BitaHub提供快速构建、训练模型的能力,让你专注于业务和科研,无需分心。

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Bitahub是一个拥有数百万张GPU卡、为用户提供Linux程序排队执行的集群计算系统,后端使用Docker做虚拟化,擅长机器学习算法训练

BitaHub提供快速构建、训练模型的能力,让你专注于业务和科研,无需分心。

 

可以使用的计算资源类型:

卡类型 GPU CPU核心数量 内存(GB) 价格(算力/小时)
GTX1080ti 用户选择,1~8,记其为X X * 4 X * 16GB X * 0.7
GTXTitanXp 用户选择,1~8,记其为X X * 4 X * 16GB X * 1
TeslaV100 用户选择,1~8,记其为X X * 4 X * 40GB X * 4.5
RTX3090 用户选择,1~8,记其为X X * 6 X * 40GB X * 2.5
无GPU 0 1 4G 0.2

说明:

(1)举例,申请2张RTX3090,将配套获得12个CPU计算核心和80GB的内存;

(2)1算力=1元;

(3)CPU的基本频率为2.30 GHz,最大睿频频率为3.20 GHz。

 

BitaHub帮助手册

https://www.bitahub.com/help/

 

在BitaHub进行算法训练,需要:

  1. 上传数据集(如果使用公开数据集,则跳过);
  2. 上传模型(可选);
  3. 创建项目,并选择数据集,上传代码文件;
  4. 运行任务,设置运行参数;
  5. 查看运行结果
BitaHub

这里先解释以上四个步骤中涉及的概念,具体的操作演练,会在第一个项目这个小节演示。

1. 数据集

在BitaHub中我们提供了一些常用的科研数据集,可直接使用,我们称这部分数据集为公开数据集

进入系统后,点击数据集可浏览。

系统同样支持用户维护私有数据集,在当前阶段,小于500M的数据集,可在平台直接点击上传数据集来操作;如果是大于500M的数据集,请联系管理员,使用ftp账户上传后再由管理员导入,管理员微信号:leinao1

2. 模型

类似于数据集,BitaHub平台还有公开和私有的模型,进入系统后,点击模型可浏览公开模型

同样地,小于500M的模型,可以在平台直接点击上传模型来操作;如果是大于500M的模型,请联系管理员,管理员微信号:leinao1

模型数据集的异同:从程序使用的角度,他们都是以文件夹进行组织的一系列文件;在存储配额上,模型则小得多,建议(但不是强制)只存放机器学习训练后保存的中间结果。

3. 项目

在BitaHub中,项目是一个虚拟单位,用于将算法代码、关联的数据集/模型、运行的软件环境和配置组织起来。

创建项目时,可以选择需要的数据集或模型,并将相关的代码文件上传到项目中。

4. 任务

项目的某次训练,我们称之为一次任务,一个项目可以包含多个任务。

任务的运行,需要配置运行参数,比如GPU类型、GPU个数、启动命令等。

任务提交后会进入等待状态,分配到资源后变为运行中,结束后变为成功失败,过程中停止则变为停止

5. 运行结果

某次任务运行过程中,系统会收集日志和任务输出,可以在任务详情页查看。

数据统计

数据评估

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关于BitaHub特别声明

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