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购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问
购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问
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购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户如果购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问
训练作业调测 使用SDK调测单机训练作业 使用SDK调测多机分布式训练作业 父主题: 训练作业
Cluster使用的都是专属资源池。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Fra
针对用户创建的Notebook计算实例,后台计算节点故障后会立即自动迁移到其他可用节点上,实例状态会自动恢复。针对数据存储部分,提供了云硬盘存储挂载方式。云硬盘提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,数据持久性高达99.9999999%。 训练故障自动恢复 用户在训练模型过程中,存在因硬
HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS
HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS
内存使用率”。 图4 资源监控 分享副本到AI Gallery。单击右上角的,将修改后的Notebook样例保存分享到AI Gallery中,供自己或他人学习使用。 图5 分享到AI Gallery 分享成功后,通过分享链接可以打开分享的副本,也可以在AI Gallery中找到分享的Notebook。
型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择 CCE集群关联SFS Turbo 进入已购买创建的CCE集群,选择存储,随后单击“创建存储卷声明PVC”。 选择“极速文件存储”,随后输入PVC名称。 选择“新建存储卷PV”,并单击“选择极速文件存储”。
型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择 CCE集群关联SFS Turbo 进入已购买创建的CCE集群,选择存储,随后单击“创建存储卷声明PVC”。 选择“极速文件存储”,随后输入PVC名称。 选择“新建存储卷PV”,并单击“选择极速文件存储”。
型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择 CCE集群关联SFS Turbo 进入已购买创建的CCE集群,选择存储,随后单击“创建存储卷声明PVC”。 选择“极速文件存储”,随后输入PVC名称。 选择“新建存储卷PV”,并单击“选择极速文件存储”。
ABLE_FILE用于分布式训练? 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据? 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互? 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量? 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业?
型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择 CCE集群关联SFS Turbo 进入已购买创建的CCE集群,选择存储,随后单击“创建存储卷声明PVC”。 选择“极速文件存储”,随后输入PVC名称。 选择“新建存储卷PV”,并单击“选择极速文件存储”。
sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后,会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器,并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后,对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题:
要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链,最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型,ModelArts已经提供了迁移好的开箱即用模型,且保证了较
数据输入约束。 表9 RemoteConstraint 参数 是否必选 参数类型 描述 data_type 否 String 数据输入类型,支持数据存储位置(OBS)、ModelArts数据集两种方式。 attributes 否 Array of Map<String,String> objects
sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后,会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器,并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后,对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题:
定的问题,这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式,mox会通过4次执行50 step记录执行时间,选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时,在“运行参数”中增加参