多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式

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= estimator.fit(wait=False, job_name='my_training_job') 步骤2：本地训练作业完成后，可以创建为在线训练作业。当“train_instance_type”为训练环境规格时，表示创建的是在线训练。 1 2 3 4 5

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"tcp://${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-0.${MA_VJ_NAME}:${port}" --epochs 5 多机多卡启动命令 python <启动文件相对路径> --init_method "tcp://${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-0

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创建Tensorboard方式： 创建训练任务的时候同步创建Tensorboard 在模型训练工程代码编辑界面控制台的Tensorboard页签中创建Tensorboard 新建模型训练工程，创建训练任务后，在任务详情的Tensorboard页签中创建Tensorboard 配置训练任务时，AI引擎选择PyT

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initializat失败 GPU A系列裸金属 服务器 节点内NVLINK带宽性能测试方法（Pytorch模式） 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案 NPU Snt9B裸金属服务器多机免密互通解决方案 父主题：

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engine_type Integer 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 train_url String 训练作业的输出文件OBS

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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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法章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

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“spec”字段下的“flavor_id”表示训练作业所依赖的规格，使用2记录的flavor_id。“node_count”表示训练是否需要多机训练（分布式训练），此处为单机情况使用默认值“1”。“log_export_path”用于指定用户需要上传日志的obs目录。 返回状态码“201

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使用基础镜像构建新的训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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息如下所示。 父主题： 多机多卡

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注、模型训练、AI应用管理、服务部署、服务更新等能力进行流程编排；支持对历史Workflow运行的参数以及状态记录，方便回溯与对比； 产品设计3D模型搜索 中小型制造企业通过长年累月的积累形成了庞大的3D模型库 ，但是这些模型由于各种原因存在标签标注模糊、不准确或“一物多码”等情

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模板说明 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

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收新的热数据。 访问冷数据时SFS Turbo从OBS自动加载数据提升访问性能。 5 多AI开发平台、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息

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收新的热数据。 访问冷数据时SFS Turbo从OBS自动加载数据提升访问性能。 5 多AI开发平台、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息

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e Tune的好处在于不用完全重新训练模型，从而提高效率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码

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精度对齐 精度问题是指模型从GPU设备迁移到昇腾NPU设备之后由于软硬件差异引入的精度问题。根据是否在单卡环境下，可分为单卡精度问题与多卡精度问题。多卡相对于单卡，会有卡与卡之间的通信，这可能也是精度偏差的一种来源。所以多卡的精度对齐问题相对于单卡会更复杂。不过针对多卡的精度问题，可以分

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/checkpoints/gpt2 图6 模型checkpoint Step3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比， 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可， 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU裸金属服务器是8卡， 因此需要调整如下参数： GPUS_PER_NODE=8 调整全局批处理大小（global

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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训练输出的日志只保留3位有效数字，是否支持更改loss值？ 在训练作业中，训练输出的日志只保留3位有效数字，当loss过小的时候，显示为0.000。具体日志如下： INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step:

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