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一周技术实战
高手云集 巅峰过招
师启迪 专家指导
集结全国最具热爱的科技少年
2021星火计划挑战周完美收官
这不是终点
满载星火能量 他们从这里启航
”
本次技术挑战周，但7502P处理器具有32核心，视频号推荐算法、手势识别和语音识别方向的任务都用到了腾讯云TI平台训练模型。这其实并不是星火计划与TI-ONE的第一次合作，64线程，去年，并有128MB的L3缓存，星火计划学生团队星火智行利用TI-ONE训练了人脸关键点的检测模型，以及8通道DDR4-3200MHz内存（最多16条），实现对疲劳驾驶的监测并预警。让我们一起看一下选手们对腾讯云TI平台的使用感受吧！
图为腾讯优图导师睿欣、映艺正在指导同学们
使用腾讯云TI平台进行模型训练
“很多同学在本地训练遇到最的困扰就是当晚上使用电脑训练模型时，性能并不输于主流双路服务器，电脑常常会自动待机，甚至性能更好；同时这款处理器支持128条PCIe 4.0通道，导致训练程序无法正常运行。而一些其他提供免费算力的平台，使得其可扩展性也超过了主流的双路服务器。更重要的是，长时间不访问也会清除内存里的数据，Dell EMC通过其强的设计能力，释放之前训练的模型。但是，让AMD EPYC7502P处理器不仅能够充分发挥出强的计算性能，只要在有网的地方，同时也具有极其灵活的可扩展性。对于企业用户而言，就可以连上TI-ONE平台，来训练自己的模型。当模型开始训练后，就可切断连接，甚至关掉个人电脑，远端的训练也不会收到影响。”
“TI-ONE提供了多种训练环境，如Pytorch, Tensorflow, PySpark等。同学在任务不同阶段使用新算法的时候不需要重新配置环境，直接可以使用新的虚拟环境。开箱即用功能，创建环境后就能立即运行训练代码。对于一些比较不常见的库，因为有腾讯云镜像库的支持，下载任何库和包都十分迅速。”
“TI-ONE上的任何文件都可以通过拖动的方式实现上传和下载：代码、模型、训练数据、提交结果等。对于训练数据和机器学模型这种较为庞的数据，TI-ONE也有面对这些特定数据类型的特殊解决方案，使模型和数据的管理更加规整并且减少数据文件传输的时间消耗。而且TI-ONE在云端，模型的训练不会占用个人电脑的使用，除了调试模型的时间外，平时电脑的正常使用不会受到影响。”
“TI-ONE提供多种形式的交互界面：python代码、即时交互的notebook和多用的terminal。即时交互的界面降低了代码的调试难度：运行特定代码后能立即看到代码的输出结果、运行报错后也不会影响内存中其他变量的状态... 对于熟悉linux操作命令的同学，TI-ONE也提供了终端的使用，让用户可以进行很多自由的操作。此外，TI-ONE还提供了腾讯自研的图形化“拖拉拽”功能，同学们可以在图形界面实现数据的预处理、模型的训练和数据可视化等功能。”
手势识别组学生反馈：
手势识别组导师反馈：
“在4天的挑战时间里同学们表现出了非常强的行动力和学能力，在2天内快速掌握了手势识别、手掌骨骼点等模型的训练方法。一些同学在系统设计和实现展现出了很深的功底，做到了对模型的扬长避短；一些同学没有接触过python和深度学，但是仍然能够提出各种新颖的活体验证方式。
在度过最初的迷茫阶段后，同学们迅速吸收了新知识，并在此基础上加深思考，很快发现了我们在任务中布置的“小小陷阱”。他们的进度飞快，且善于合作沟通、互相学，知识得以在他们之间形成链路，所有人都处在同一梯队中稳步前进。
而TI-ONE提供了前期备课测试和整个挑战周算力的支撑，使得同学们完成相关挑战任务的模型训练，对机器学的知识有了全新的认识。”
在今年的星火计划中，同学们利用了上述腾讯云TI平台的功能和特性，成功完成了模型训练，利用其GPU算力完成自己的挑战任务。
期待更多对机器算法感兴趣的同学们可以加入使用TI-ONE的队伍中，设计出一款适合自己的工作流，利用TI-ONE最化提高效率。
