训练

训练机器学习模型通常需要自定义训练循环和自定义代码。因此，我们没有提供开箱即用的训练循环应用程序。然而，我们提供了如何构建训练应用程序的示例，以及可以用于运行自定义训练应用程序的通用组件。

1. 训练师示例

2. 组件最佳实践

3. 查看 torchx.components 以了解更多关于编写组件的信息

4. 有关分布式训练的更多信息，请参阅torchx.components.dist。

嵌入式训练脚本

对于简单的应用程序，您可以使用torchx.components.utils.python()组件将训练脚本作为命令行参数嵌入到Python命令中。这有大小限制，但适用于许多较小的应用程序。

>>> from torchx.components.utils import python
>>> app = """
... import sys
... print(f"Hello, {sys.argv[0]}")
... """
>>> python("TorchX user", c=app)
AppDef(..., entrypoint='python', ...)