seatunnel 修改 本地模式 checkpoint 存储位置 yaml文件如何修改
时间: 2024-02-09 08:12:37 浏览: 15
如果您使用的是yaml格式的配置文件,可以按照以下步骤修改SeaTunnel的本地模式下checkpoint的存储位置:
1. 打开SeaTunnel的配置文件,一般为config.yaml。
2. 找到checkpoint的配置项,一般为"checkpoint_path"或"checkpoint_dir"。
3. 修改该配置项的值为您想要的本地存储路径。
例如,将checkpoint存储在D盘的temp目录下,可以将配置项修改为:
```
checkpoint_path: D:/temp/checkpoint
```
修改完成后保存配置文件,重启SeaTunnel即可生效。请注意,修改checkpoint存储位置可能会影响SeaTunnel的正常运行,请谨慎操作。
相关问题
seatunnel 修改 本地模式 checkpoint 存储位置
您可以修改本地模式下的checkpoint存储位置,具体方法如下:
1. 打开SeaTunnel的配置文件,一般为config.yaml或config.json。
2. 找到checkpoint的配置项,一般为"checkpoint_path"或"checkpoint_dir"。
3. 修改该配置项的值为您想要的本地存储路径。
例如,将checkpoint存储在D盘的temp目录下,可以将配置项修改为:
```
checkpoint_path: D:/temp/checkpoint
```
修改完成后保存配置文件,重启SeaTunnel即可生效。请注意,修改checkpoint存储位置可能会影响SeaTunnel的正常运行,请谨慎操作。
config.yaml文件编写
config.yaml文件是用于配置模型训练参数的文件,下面是一个常用的config.yaml文件的示例:
```
# 训练数据的路径
train_data_file: data/train.txt
# 验证数据的路径
eval_data_file: data/eval.txt
# 模型保存路径
output_dir: output/
# 训练过程中的checkpoint保存路径
model_checkpoint_dir: checkpoints/
# 使用的模型名称
model_name_or_path: gpt2-medium
# 训练的batch size
per_device_train_batch_size: 2
# 验证的batch size
per_device_eval_batch_size: 2
# 训练的轮数
num_train_epochs: 3
# 学习率
learning_rate: 5e-5
# 优化器名称
optimizer_name: AdamW
# 梯度累积步数
gradient_accumulation_steps: 8
# 权重衰减
weight_decay: 0.01
# 预热步数
warmup_steps: 100
# 是否使用fp16训练
fp16: true
# 是否使用混合精度训练
fp16_full_eval: true
# 是否打印训练过程中的详细日志
logging_steps: 100
# 是否保存训练过程中的checkpoint
save_steps: 1000
# 是否使用早停策略
early_stopping_patience: 5
```
在这个示例中,我们指定了训练数据和验证数据的路径,模型的保存路径和checkpoint的保存路径,以及使用的预训练模型名称等。通过修改这些参数,可以方便地调整模型的训练过程。