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新开发的网络参考PyTorch迁移精度调优,排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别,有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的优势。由于构造和运行机制的差别,整个迁移过程并非是完全平替,GPU在灵活性上是有其独特的优势的,而NPU上的执行目前还是依赖于算子的下
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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) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加
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) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加
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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) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加TP和PP的
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) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加
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) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加TP和PP的
精度是否达标。在保证迁移正确的前提下,迁移后精度偏差的来源,一方面是昇腾设备部分算子的实现和CUDA算子有差异,另外一方面则是硬件方面的差异,如Ascend Snt9芯片上的Matmul和Conv等cube算子只支持FP16,可能会导致数值溢出,从而引起精度误差。此外,网络随机参
512x512.py GPU和NPU训练脚本中的参数要保持一致,除了参数dtype。NPU环境下,dtype="fp16",GPU环境下,dtype="bf16"。 基于NPU训练后的权重文件和GPU训练后的权重文件,对比推理精度。推理精度对齐流程和训练精度对齐流程相同,先在GPU固定推理的随机数。
odelArts上的训练。 创建算法时,您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数和训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码和ModelArts Standard后台交互的桥梁。 代码目录路径 您需要在OBS桶中指定代码目录,并将训练代码、依赖
'\"<>=,不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification(图像分类)、object_detection(物体检测)、predict_analysis(预测分析)等。 model_type 是 String 模型AI引擎,表明模型使用的计算框架,支持常用AI框架和“Image”。
实践活动。 查找实践活动 进入AI Gallery首页,单击“实践”,在下拉框中单击“实践 >”,进入实践首页。 在实践页面,有“进行中”、“即将开始”和“已结束”三种状态的实践活动筛选方式。 图1 查找实践活动 单击右上方的“我的实践”可以跳转到个人中心(“我的Gallery >
"INFO",查看NCCL DEBUG信息。 问题现象1 日志中还未出现NCCL DEBUG信息时已卡死。 解决方案1 检查代码,检查是否有参数中未传入“master_ip”和“rank”参数等问题。 问题现象2 分布式训练的日志中,发现有的节点含有GDR信息,而有的节点无GDR信息,导致卡死的原因可能为GDR。
支持分析算子的profiling 环境准备 本工具支持x86和ARM的系统环境,使用前需要安装以下软件。 表2 安装软件及步骤 软件 安装步骤 mindspore-lite 安装版本:2.2.10 下载地址:https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2
ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐包和购买时选定的区域绑定,套餐包只能使用于购买时选定的区
一管理,同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业,无需推理代码和配置文件,其生成的模型可直接导入ModelArts。 使用容器化部署,导入的元模型有大小限制,详情请参见导入AI应用对于镜像大小限制。 前提条件 请确保训练作业已运行成功,且模型已存
一管理,同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业,无需推理代码和配置文件,其生成的模型可直接导入ModelArts。 使用容器化部署,导入的元模型有大小限制,详情请参见导入AI应用对于镜像大小限制。 前提条件 请确保训练作业已运行成功,且模型已存