更新时间:2024-12-17 GMT+08:00
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准备镜像环境

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

本教程中用到的训练和推理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 基础容器镜像地址

镜像用途

镜像地址

基础镜像

swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_3_ascend:pytorch_2.3.1-cann_8.0.rc3-py_3.10-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241114095658-d7e26d8

表2 模型镜像版本

模型

版本

CANN

cann_8.0.RC3

驱动

23.0.6

PyTorch

2.3.0

步骤一:检查环境

  1. SSH登录机器后,检查NPU设备检查。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docker是否安装。
    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

步骤二:获取基础镜像

建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。

docker pull {image_url}

步骤三: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。
    export work_dir="自定义挂载的工作目录"     #容器内挂载的目录,例如/home/ma-user/ws
    export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
    export container_name="自定义容器名称"
    export image_name="镜像名称"
    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llamafactory。
    • -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/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。
      • driver及npu-smi需同时挂载至容器。
      • 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。
    • ${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。
    • --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。
  2. 修改目录权限,上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,如用ma-user用户训练,此处需要执行如下命令统一文件权限。
    #统一文件权限
    chmod -R 777  ${work_dir}
    # ${work_dir}:/home/ma-user/ws 宿主机代码和数据目录
    #例如: chmod -R 777  /home/ma-user/ws
  3. 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。
    docker exec -it ${container_name} bash
  4. 使用ma-user用户安装依赖包。
    #进入scripts目录
    cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory
    #执行安装命令,安装依赖包及/LLaMAFactory代码包
    sh install.sh

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