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网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME
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。
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Dropcache:开启后表示启用Linux的缓存清理功能,是一种应用性能调优手段,在大部分场景下可以提升应用性能。但是清除缓存也可能会导致容器启动失败或系统性能暂时下降(因为系统需要重新从磁盘加载数据到内存中)。关闭表示不启用缓存清理功能。
如果是分布式作业有的节点有错误,有的节点正常,建议提工单请求隔离有问题的节点。 如果是触发了欧拉操作系统的限制,有如下建议措施。 分目录处理,减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。
表6 FlavorInfoResponse 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu Cpu object cpu规格信息。 gpu Gpu object gpu规格信息。
稳定安全的算力底座,极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力,加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀,AI场景极致优化 加速套件,训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链,一致性开发体验 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理
什么是ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。
多卡分布式执行 PyTorch框架下常见的多卡分布式执行主要包括DataParallel(DP) 和Distributed Data Parallel (DDP)。torch_npu环境下针对DDP场景的多卡训练有提供支持,具体请参见迁移单卡脚本为多卡脚本。