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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
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+
任务，给出了单机训练和分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行代码为多节点分布式训练且支持CPU分布式和GPU分布式，将代码中的分布式改造点注释掉后即可进行单节点单卡训练。 训练代码中包含三部分入参，分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入参，无需
创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch
身份认证与访问控制 身份认证 用户访问ModelArts的方式有多种，包括ModelArts控制台、API、SDK，无论访问方式封装成何种形式，其本质都是通过ModelArts提供的REST风格的API接口进行请求。 ModelArts的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身
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
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 本文介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 前提条件 需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时，需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明
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。
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
sfsturbo:shares:addShareNic：此策略项表示sfsturbo创建网卡的权限。 sfsturbo:shares:deleteShareNic：此策略项表示sfsturbo删除网卡的权限。 sfsturbo:shares:showShareNic：此策略项表示sfsturbo显示网卡详情的权限。
日志提示“no socket interface found” 问题现象 在pytorch镜像运行分布式作业时，设置NCCL日志级别，代码如下： import os os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO" 会出现如下错误： job0879f61e-jo
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。
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
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
计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，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。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长
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
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
使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件 方法一：在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架，构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上，使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。
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