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${requests_cpu} 指在容器中请求的最小CPU核心数量，可使用Requests中的值，例如2650m。 ${requests_memory} 指在容器中请求的最小内存空间大小，可使用Requests中的值，例如3200Mi。 ${limits_cpu} 指在容器中可使用的最大CPU核心数量，例如192。
${requests_cpu} 指在容器中请求的最小CPU核心数量，可使用Requests中的值，例如2650m。 ${requests_memory} 指在容器中请求的最小内存空间大小，可使用Requests中的值，例如3200Mi。 ${limits_cpu} 指在容器中可使用的最大CPU核心数量，例如192。
的超时参数。 echo $TMOUT 如果该值为300，则代表默认空闲等待5分钟后会断开连接，可以增大该参数延长空闲等待时间（若值已经为0可跳过该步骤）。修改方法如下： vim /etc/profile # 在文件最后修改TMOUT值，由300改为0，0表示不会空闲断开 export
8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他Runtime的值，如果后缀带cpu或gpu，表示该模型仅支持在CPU或GPU中运行。 默认使用的Runtime为python2.7。 默认启动命令：sh /home/mind/run
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\
enum_list=["NCHW", "NHWC"], description="输入数据类型，NHWC表示channel在最后，NCHW表channel在最前，默认值NCHW（速度有提升）")), wf.AlgorithmParameters(name="best_model", value=wf
件会被下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中。 运行用户ID 容器运行时的用户ID，该参数为选填参数，建议使用默认值1000。 如果需要指定uid，则uid数值需要在规定范围内，不同资源池的uid范围如下： 公共资源池：1000-65535 专属资源池：0-65535
配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\
度设为-1，并在ge.dynamicDims中指定动态维度的档位，更多配置项可以参考官方文档。 如果网络模型只有一个输入：每个档位的dim值与input_shape参数中的-1标识的参数依次对应，input_shape参数中有几个-1，则每档必须设置几个维度。 以text_enc
8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他Runtime的值，如果后缀带cpu或gpu，表示该模型仅支持在CPU或GPU中运行。 默认使用的Runtime为python2.7。 默认启动命令：sh /home/mind/run
n_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-Z
”将会拖慢集群的整体训练速度，后续性能分析需要重点关注8号卡的计算维度。 图4 多卡不同step计算、下发和通信耗时统计值 图5 多卡不同step通信带宽统计值 环境变量Environment Variable Issues 识别模型训练环境中设置的昇腾相关环境变量并给出建议。 图6
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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集群转发模式：iptables|ipvs huawei-npu npu-driver volcano 插件版本匹配关系请见表3。 RoCE 操作系统：Huawei Cloud EulerOS 2.0 64bit 内核版本：5.10.0-60.18.0.50.r865_35.hce2.aarch64 架构类型：aarch64
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