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Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统，详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 图1 创建SFS Turbo 其中，
管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量，方便用户查看，主要包括以下类型。 路径相关环境变量 分布式训练作业环境变量 NCCL（Nvidia Collective multi-GPU Communication Library）环境变量 OBS环境变量
2_3_ascend:20240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。
地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像，选择“设置”。 在“设置”页面左侧，选择“模型供应商”页签，找到“ OpenA
NPU上动态shape可能导致频繁的算子编译从而影响训练性能，可以按照html中的提示在训练脚本开头加上如下红框中的两行代码（分布式训练请确保分布式训练的每个进程都可以使能这两行代码）。 图13 动态shape分析 schedule 下发维度通常包含如下几类问题 同步流：对应html中的'Synchronize
自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 当用户使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时，需配置训练作业节点间SSH免密互信，否则训练会失败。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置，本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自
点”等。 文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。 智能标注 除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，快速完成数据标注，为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
配置Lite Server网络 Server创建后，需要进行网络配置，才可使其与Internet通信，本章节介绍网络配置步骤。网络配置主要分为以下两个场景： 单个弹性公网IP用于单个Server服务器：为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP，该Server服务器独享网络资源。
1”时，创建的是单机训练作业，ModelArts只会在一个节点上启动一个训练容器，该训练容器独享所选规格的计算资源。 当“实例数 > 1”时，创建的是分布式训练作业，更多分布式训练配置请参见分布式训练功能介绍。 永久保存日志 选择CPU或者GPU资源时，支持选择是否关闭“永久保存日志”开关。 开关打开（默认打开）：
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务，其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器，训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议
的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议
Extension for PyTorch（torch_npu）。 在torch_npu安装后，该部分并没有直接植入到PyTorch中生效，需要用户显式调用。 # torch npu初始化。 import torch_npu 调用后，前端会通过monkey-patch的方式注入到torch对
多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速，该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。
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