tao-train-single-step

通常のトレーニング

標準的な教師ありファインチューニングです。ラベル付きデータセットでモデルをトレーニングし、必要に応じて評価した後、必要に応じてエクスポートします。事前トレーニング済みモデルを新しいデータセットに適応させる、最も一般的な TAO ワークフローです。

手順

1. train — 選択したモデルの automl_enabled: true かつ automl_policy が auto の場合、AutoML を通じて実行されます。通常の単一トレーニング実行にするには、 automl_policy=off を設定します
2. eval — eval_dataset_uri が解決された場合に実行されます
3. export — トレーニング後、ユーザーからのリクエストに応じて任意で実行します

前提条件

必須

• model：互換性のある TAO モデル（例：clip、nvdinov2、grounding_dino）
• train_dataset_uri：トレーニングデータセットの URI（例：s3://bucket/train/）
• platform：生成された対応プラットフォームの一覧から確認します： ${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external}/scripts/list_tao_platforms.py --format text
• コンテナイメージの確認：選択したモデル／アクションの設定からデフォルトイメージを解決し、ユーザーに提示して、確認を得るか image=<override> を指定してもらってから、runner ファイルの作成またはトレーニングの送信を行います。

任意

• eval_dataset_uri：モデルスキルによっては必須とされます。任意として扱う前に、解決されたモデルスキルを確認してください。
• base_checkpoint：指定されていない場合、モデルスキルに記載された NGC の事前トレーニング済みチェックポイントがデフォルトで使用されます。NGC チェックポイントが存在しない場合は、スクラッチからトレーニングします。
• automl_policy：デフォルトは auto です。モデルのメタデータは変更せず、この実行でモデルレベルの AutoML を無効にするには off を設定します。
• イメージのオーバーライド：解決されたデフォルトを確認した後、特定の TAO Toolkit ビルドを固定するには image=<override> を使用します。

実行前の確認

ユーザーがこの標準的な train/eval/export ワークフローの実行を希望していることを確認した後、対応プラットフォームのうち、どれで実行する予定かを尋ねます。 scripts/list_tao_platforms.py --format text を使って選択肢を生成してください。プラットフォームのドキュメントやフォルダーをスキャンしないでください。

通常の train runner を作成する前に、 scripts/list_tao_models.py --scope automl --format json を使って選択したモデルのメタデータを調べるか、 skills/models/<network>/references/skill_info.yaml を読み取ってください。automl_enabled が true で、ヘルパーがそのモデルの有効な train スキーマを報告する場合、デフォルトで train ステージを skills/applications/tao-run-automl 経由で実行します。通常の train パスを使うのは、automl_policy=off の場合、ユーザーが HPO／AutoML を使わないよう明示的に依頼した場合、または AutoML が有効でもモデルの train スキーマがまだパッケージ化されておらず、実行できない場合に限ります。

また、長時間実行のモニタリングを有効にしておくか、ステータス更新の間隔を何分にするかも尋ねます。デフォルトは、有効、5 分です。

モデル／アクションが判明したら、scripts/resolve_tao_image.py --model <network> --action train --format text を実行し、解決されたイメージを使うか、image=<override> を使うかを尋ねます。イメージが確認されるまで、tao-train-single-step runner を作成しないでください。

プラットフォームの選択後、 scripts/list_tao_platforms.py --platform <platform> --format text を実行し、そのプラットフォームに関係する認証情報と、選択したモデルの認証情報のみを尋ねます。関係のないプラットフォームの認証情報は尋ねないでください。