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分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 父主题:
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原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题: 业务代码问题
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。
示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 本文介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 前提条件 需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时,需要配置如下参数。
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。
以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了单机训练和分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行代码为多节点分布式训练且支持CPU分布式和GPU分布式,将代码中的分布式改造点注释掉后即可进行单节点单卡训练。
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。
在ModelArts创建分布式训练时如何设置NCCL环境变量? ModelArts训练平台预置了部分NCCL环境变量,如表1所示。这些环境变量建议保持默认值。 表1 预置的环境变量 环境变量 说明 NCCL_SOCKET_IFNAME 指定通信的网卡名称。
如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练? ModelArts会帮用户生成RANK_TABLE_FILE文件,可通过环境变量查看文件位置。
在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度
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。
infiniband驱动的安装 infiniband驱动的安装 如果安装了libibverbs-dev库后仍然无法使能infiniband网卡,您可以直接安装infiniband官方驱动,以使用infiniband网卡进行分布式通信,提升训练性能。
图1 Notebook中上传下载OBS文件 使用OBS客户端上传文件的操作指导:上传文件 方法一:在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架,构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上,使用
日志提示“no socket interface found” 问题现象 在pytorch镜像运行分布式作业时,设置NCCL日志级别,代码如下: import os os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO" 会出现如下错误: job0879f61e-job-base-pda
“WORKSPACE=/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/code” 表2 分布式训练作业环境变量 变量名 说明 示例 MA_CURRENT_IP 作业容器IP。
日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 问题现象 使用pytorch进行分布式训练时,日志中出现报错“RuntimeError: connect() timed out”。
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。
什么是ModelArts ModelArts是华为云提供的一站式AI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、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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