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/scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.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。
local_ranktable_10.**.**.18_host.json # api-server 合并不同机器的global rank_table(可选) 如果分离部署在多台机器，获取每台机器的rank_table后，合并各个机器的global rank_table得到完整的global rank_table。
local_ranktable_10.**.**.18_host.json # api-server 合并不同机器的global rank_table(可选) 如果分离部署在多台机器，获取每台机器的rank_table后，合并各个机器的global rank_table得到完整的global rank_table。
开发环境的Notebook实例 exemlProject 自动学习项目 exemlProjectInf 自动学习项目的在线推理服务 exemlProjectTrain 自动学习项目的训练作业 exemlProjectVersion 自动学习项目的版本 workflow Workflow项目 pool
确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内
PyTorch 2.1.0 步骤一 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
PyTorch 2.1.0 步骤一：检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。
PyTorch 2.1.0 步骤一 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
当链接关闭后失效；新打开建立的链接只允许当前设置的IP进行访问。 此处的IP地址，请填写外网IP地址。如果用户使用的访问机器和华为云ModelArts服务的网络有隔离，则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取，而不是使用ipconfig或ifconfig/ip命令在本地查询。
--api-server --save-dir ./save_dir 合并不同机器的global rank_table(可选) 如果分离部署在多台机器，获取每台机器的rank_table后，合并各个机器的global rank_table得到完整的global rank_table。
使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内
使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内
确保容器可以访问公网。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
Step3 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例，多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为：sh
创建Notebook并验证新镜像。 准备Docker机器并配置环境信息 准备一台具有Docker功能的机器，如果没有，建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP，并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本，方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作，请参考本案例。
镜像配套关系获取基础镜像。 步骤一：检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
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在灵活性上有其独特的优势，而NPU上的执行目前还是依赖于算子的下发，对于NPU构造的理解是昇腾训练迁移中必备的知
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