自定义作业简介
更新时间：2023-01-18
自定义作业简介
自定义作业提供高性能的计算环境，用于进行大规模分布式的模型训练及优化。您可以使用不同框架，编写代码进行多轮训练和迭代，将结果输出到BOS对象存储，或者发布模型到模型仓库。
训练方式简介
自定义作业预置的训练环境支持机器学习和深度学习常用的python库。您可以将代码文件和数据集存储在您的BOS对象存储中，并且在编辑自定义作业时从BOS选取这些文件进行训练。训练好的模型会输出到您选取的BOS路径中，并且支持发布到模型仓库。
算法框架简介
自定义作业支持多种主流的机器学习和深度学习框架，满足不同训练场景下的使用需求：
| 算法框架 | 版本 |
|---|---|
| PaddlePaddle | 2.0.0rc |
| TensorFlow | 1.13.2 |
| TensorFlow | 2.3.0 |
| Pytorch | 1.7.1 |
| Sklearn | 0.23.2 |
| XGBoost | 1.3.1 |
| Blackhole | 1.0.0 |