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setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法: 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU,导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数:TP张量并行(tensor-model-parallel-size)
“启动命令”需要适配sshd启动脚本,如下所示: bash ${MA_JOB_DIR}/demo-code/start_sshd.sh && your custom command 命令中的“your custom command”表示训练作业中需要执行的其他自定义命令。 “环境变量”增加“MY_SSHD_PORT
请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业?识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月专属资源池,用户已经预先支付了资源费用,因此在账户出现欠费的情况下,已有的
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡,如果希望使用第一和第二张卡,则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”,注意编号不是填4、5。 图2 查询结果 配置环境变量。 export
在节点自定义目录${node_path}下执行如下命令创建pod。 kubectl apply -f config.yaml 检查pod启动情况,执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 图1 启动pod成功 执行如下命令查看pod日志,如果打印类似下图信息表示服务启动成功。
在节点自定义目录${node_path}下执行如下命令创建pod。 kubectl apply -f config.yaml 检查pod启动情况,执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 图1 启动pod成功 执行如下命令查看pod日志,如果打印类似下图信息表示服务启动成功。
/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装,请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely 父主题: Standard Notebook
果您是卖家则需要完成实名认证并进行华为云云商店入驻。 如果您是卖家,您可以在云商店查看自己售卖的商品是否上架成功。在云商店右上方单击“卖家中心 > 进入卖家中心”,选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家,您可以在云商店搜索、购买商品,已经购买的商品将展示在“云商店
GPUS_PER_NODE=1 NNODES=1 NODE_RANK=0 执行以下命令,开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志,监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息, 表示模型训练完成。
get-docker.sh 如果docker images命令可以执行成功,表示Docker已安装,此步骤可跳过。 确认Docker Engine版本。执行如下命令。 docker version | grep -A 1 Engine 命令回显如下。 Engine: Version:
SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现
setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU,导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数:TP张量并行(tensor-model-parallel-size)
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