AI开发平台MODELARTS-Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.906):Step2 启动镜像

时间:2024-12-09 20:36:09

Step2 启动镜像

  1. 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参见获取软件和镜像
    docker pull {image_url}
  2. 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。训练默认使用单机8卡。
    docker run -itd --net=host \
    --device=/dev/davinci0 \
    --device=/dev/davinci1 \
    --device=/dev/davinci2 \
    --device=/dev/davinci3 \
    --device=/dev/davinci4 \
    --device=/dev/davinci5 \
    --device=/dev/davinci6 \
    --device=/dev/davinci7 \
    --device=/dev/davinci_manager \
    --device=/dev/devmm_svm \
    --device=/dev/hisi_hdc \
    --shm-size=64g \
    -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /var/log/npu/:/usr/slog \
    -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    -v ${work_dir}:${container_work_dir} \
    --name ${container_name} \
    ${image_id}  \
    /bin/bash

    参数说明:

    • device=/dev/davinci0,..., --device=/dev/davinci7:挂载NPU设备,示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。
    • ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
    • shm-size:共享内存大小。
    • ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。
    • ${image_id}:镜像ID,通过docker images查看刚拉取的镜像ID。
    • 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下,拉起容器时会与基础镜像冲突,导致基础镜像不可用。
    • driver及npu-smi需同时挂载至容器。
    • 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。
  3. 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户。
    docker exec -it ${container_name} bash
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