管理训练容器环境变量

PATH

可执行文件路径，已包含常用的可执行文件路径。

“PATH=/usr/local/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin”

LD_LIBRARY_PATH

动态链接库路径，已包含常用的动态库路径。

“LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/seccomponent/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/compat:/root/miniconda3/lib:/usr/local/lib:/usr/local/nvidia/lib64”

LIBRARY_PATH

静态库路径，已包含常用的静态库路径。

“LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/stubs”

MA_HOME

训练作业的主目录。

“MA_HOME=/home/ma-user”

MA_JOB_DIR

训练算法文件夹所在的父目录。

“MA_JOB_DIR=/home/ma-user/modelarts/user-job-dir”

MA_MOUNT_PATH

ModelArts挂载至训练容器内的路径，用于临时存放训练算法、算法输入、算法输出、日志等文件。

“MA_MOUNT_PATH=/home/ma-user/modelarts”

MA_LOG_DIR

训练日志目录。

“MA_LOG_DIR=/home/ma-user/modelarts/log”

MA_SCRIPT_INTERPRETER

训练脚本解释器。

“MA_SCRIPT_INTERPRETER=”

WORKSPACE

训练算法目录。

“WORKSPACE=/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/code”

MA_CURRENT_IP

作业容器IP。

“MA_CURRENT_IP=192.168.23.38”

MA_NUM_GPUS

作业容器的加速卡数量。

“MA_NUM_GPUS=8”

MA_TASK_NAME

作业容器的角色名，例如：

• MindSpore、PyTorch为worker
• 强化学习引擎为learner，worker
• TensorFlow为ps，worker

“MA_TASK_NAME=worker”

MA_NUM_HOSTS

计算节点个数。系统自动从资源参数的“计算节点个数”中读取。

“MA_NUM_HOSTS=4”

VC_TASK_INDEX

当前容器索引，容器从0开始编号。单机训练的时候，该字段无意义。在多机作业中，用户可以根据这个值来确定当前容器运行的算法逻辑。

“VC_TASK_INDEX=0”

VC_WORKER_NUM

训练作业使用的节点数量。

“VC_WORKER_NUM=4”

VC_WORKER_HOSTS

多节点训练时，每个节点的域名地址，按顺序以英文逗号分隔，可以通过域名解析获取IP地址。

“VC_WORKER_HOSTS=modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000-worker-0.modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000,modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000-worker-1.ob-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000,modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000-worker-2.modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000,ob-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000-worker-3.modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000”

${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-N.${MA_VJ_NAME}

表示不同节点的通信域名，例如0号节点的通信域名为 ${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-0.${MA_VJ_NAME}。

N表示计算节点个数。

例如，计算节点个数为4时，此环境变量分别为

“${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-0.${MA_VJ_NAME}”、

“${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-1.${MA_VJ_NAME}”、

“${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-2.${MA_VJ_NAME}”、

“${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-3.${MA_VJ_NAME}”。

NCCL_VERSION

NCCL版本。

“NCCL_VERSION=2.7.8”

NCCL_DEBUG

NCCL日志等级。

“NCCL_DEBUG=INFO”

NCCL_IB_HCA

指定NCCL使用的IB网卡。

“NCCL_IB_HCA=^mlx5_bond_0”

NCCL_SOCKET_IFNAME

指定NCCL使用的SOCKET网卡。

“NCCL_SOCKET_IFNAME=bond0,eth0”

S3_ENDPOINT

OBS地址。

“-”

S3_VERIFY_SSL

访问OBS是否使用SSL。

“S3_VERIFY_SSL=0”

S3_USE_HTTPS

访问OBS是否使用HTTPS。

“S3_USE_HTTPS=1”

MA_PIP_HOST

PIP源域名。

“MA_PIP_HOST=repo.myhuaweicloud.com”

MA_PIP_URL

PIP源地址。

“MA_PIP_URL=http://repo.myhuaweicloud.com/repository/pypi/simple/”

MA_APIGW_ENDPOINT

ModelArts API网关地址。

“MA_APIGW_ENDPOINT=https://modelarts.region.cn-east-3.myhuaweicloud.com”

MA_CURRENT_INSTANCE_NAME

多节点训练时，当前节点的名称。

“MA_CURRENT_INSTANCE_NAME=modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000-worker-1”

MA_SKIP_IMAGE_DETECT

ModelArts预检是否开启。默认为1，1表示开启预检，0表示关闭预检。

推荐开启预检，预检可提前发现节点故障、驱动故障。

“1”