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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：
相关章节 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel）：介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel）：介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 在分布式训练场景中，使用PyTorch的DistributedDataParallel（DDP）功能是实现高效训练的重要方式。为了帮助用户更好地理解和应用这一功能，本文将详细介绍三种通过训练作业启动PyTorchDDP训练的方法，并提供对应的代码示例。
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
以下代码中以“### 分布式改造，... ###”注释的代码即为多节点分布式训练需要适配的代码改造点。 不对示例代码进行任何修改，适配数据路径后即可在ModelArts上完成多节点分布式训练。 注释掉分布式代码改造点，即可完成单节点单卡训练。完整代码见分布式训练完整代码示例。 导入依赖包
创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 在深度学习领域，随着模型规模的不断扩大，训练时间也随之增加。为了提高训练效率，需要采用高效的并行计算方法。在单机环境下，如何充分利用多块GPU卡的计算能力成为一个关键问题。本章节将介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 在深度学习领域，使用PyTorch的DistributedDataParallel（DDP）功能在Ascend加速卡上进行分布式训练是一种高效的方式。然而，如何通过自定义镜像和自定义启动命令来实现这一目标，是用户在实际操作中可能遇到的挑战。
train_instance_count：必选参数，训练使用的worker个数，分布式调测时为2，训练开始时SDK还会再创建一个Notebook，与当前的Notebook组成一个2节点的分布式调试环境。 script_interpreter：可选参数，指定使用哪个python
在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练？ 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Notebook中打开terminal，可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE： 1 env
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。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。
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。infiniband驱动需要在制作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16
入重执行机制，提升系统的稳定性和可靠性。 HCCL（Huawei Collective Communication Library，华为集合通信库）是华为专为昇腾（Ascend）AI处理器设计的分布式通信库，旨在优化多设备间的高效协作，以加速深度学习模型的分布式训练，适用于需要大
产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理。 大规模分布式训练能力，加速大模型研发。 提供高性价比国产算力。 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化。 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速。 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验
如果使用SFS服务作为存储方案，推荐使用SFS Turbo文件系统。SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储，还具备高可靠和高可用的特点，支持根据业务需要弹性扩容，且性能随容量增加而提升，可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统，具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。同一区域不同
户的权限管理，各个云服务都提供了一些预置的“系统策略”供用户直接使用。如果预置的策略不能满足您的细粒度权限控制要求，则可以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts
训练作业动态路由加速 在分布式训练场景下，由于多节点之间的数据交互频繁，网络通信效率往往成为性能瓶颈。传统方式下，训练作业的网络通信存在带宽利用率低、数据传输延迟高等问题，这会直接影响训练效率和资源利用率。针对这一技术挑战，用户可能会问：如何有效优化分布式训练中的网络通信性能？M
兼容的在线推理服务。在Cluster部署准备章节会使用到。 不同的是，run_vllm_multi_node.sh可在多节点上执行，并且通过Ray管理多节点的分布式推理服务。 source /home/ma-user/.bashrc # 等待rank table export START_UP_GL
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。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开
自定义镜像训练作业配置实例间SSH免密互信 在使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时，如果未配置训练作业实例间的SSH免密互信，将会导致训练任务失败。为确保实例间的通信顺畅，必须预先配置实例间SSH免密互信，确保分布式训练任务顺利进行。 配置实例间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置，本文提供了一个操作示例。
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