更新时间:2024-05-16 GMT+08:00
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准备镜像

准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。

镜像地址

本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。

表1 基础镜像地址

镜像用途

镜像地址

基础镜像(训练和推理通用)

西南-贵阳一:swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240516142953-ca51f42

本文档兼容cann_7.0.1.1和cann_8.0.rc1的镜像,推荐使用较新版本的cann_8.0.rc1镜像。

表2 模型镜像版本

名称

版本

CANN

cann_8.0.rc1

PyTorch

pytorch_2.1.0

PyTorch_npu

2.1.0.post3-20240413

Step1 检查系统环境

  1. SSH登录机器后,检查NPU卡状态。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

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动,或释放被挂载的NPU。

  2. 检查是否安装docker。
    docker -v   #检查docker是否安装

    如尚未安装,运行以下命令安装docker。

    yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
  3. 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
    如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
    sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf 
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

Step2 获取基础镜像

建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表1

docker pull {image_url}

Step3 启动容器镜像

  1. 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。
    container_work_dir="/home/ma-user/ws"   # 容器内挂载的目录
    work_dir="/home/ma-user/ws"             # 宿主机挂载目录,存放了代码、数据、权重
    container_name="ascendspeed"            # 启动的容器名称
    image_name="${container_name} "         # 启动的镜像ID
    docker run -itd \
        --device=/dev/davinci0 \
        --device=/dev/davinci1 \
        --device=/dev/davinci2 \
        --device=/dev/davinci3 \
        --device=/dev/davinci4 \
        --device=/dev/davinci5 \
        --device=/dev/davinci6 \
        --device=/dev/davinci7 \
        --device=/dev/davinci_manager \
        --device=/dev/devmm_svm \
        --device=/dev/hisi_hdc \
        -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \
        -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
        -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
        --cpus 192 \
        --memory 1000g \
        --shm-size 200g \
        --net=host \
        -v ${work_dir}:${container_work_dir} \
        --name ${container_name} \
        $image_name \
        /bin/bash

    参数说明:

    • --name ${container_name} 容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称,例如ascendspeed。
    • -v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
      • 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下,拉起容器时会与基础镜像冲突,导致基础镜像不可用。
      • driver及npu-smi需同时挂载至容器。
    • ${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。
  2. 通过容器名称进入容器中。
    docker exec -it ${container_name} bash

    启动容器时默认用户为ma-user用户。如果需要切换到root用户可以执行以下命令:

    sudo su
    source /home/ma-user/.bashrc

    如果继续使用ma-user,在使用其他属组如root用户上传的数据和文件时,可能会存在权限不足的问题,因此需要执行如下命令统一文件属主。

    sudo chown -R ma-user:ma-group  ${container_work_dir}   
    # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录
    例如:
    sudo chown -R ma-user:ma-group  /home/ma-user/ws
  3. 安装pip源。
    #进入scriptsscripts目录
    cd /home/ma-user/ws/xxxend/llm_train/AscendSpeed/scripts
    #执行安装命令
    pip install -r requirements.txt
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