分布式执行框架 GS_235100005 错误码： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案：请使用INTERNAL

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。 如果您的训练脚本支持的版本与训练支持的AI引擎提供的版本存在差异，会出现训练失败的情况 创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在训练作业列表中，单击左上角“创建”，进入“创建训练作业”页面。

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分布式训练 分布式训练功能介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 分布式调测适配及代码示例 分布式训练完整代码示例 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例 基于训练作业启动PyTorch

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调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。 调用查询训练作业指定任务的日志（OBS链接）接口获取训练作业日志的对应的obs路径。 调用查询训练作业指定任务的运行指标接口查看训练作业的运行指标详情。 当训练作业使用完成或不再需要时，调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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分布式训练完整代码示例 以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例。 训练启动文件main.py内容如下（如果需要执行单机单卡训练任务，则将分布式改造的代码删除）： import datetime import inspect

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分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力： 丰富的官方预置镜像，满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境，并保存使用。 丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/J

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获取训练作业支持的AI预置框架 功能介绍 获取训练作业支持的AI预置框架。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/

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在预训练模型中加载参数请参考如何在训练中加载部分训练好的参数？ 图2 选择常用框架并指定模型启动文件 解析必选参数“data_url”、“train_url” 在使用常见框架创建训练作业时，您需要在创建训练作业页面填写作业参数配置相关信息。 “data_url”：训练数据是训练代码开发中必不可少的输入。在创建训练

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Ascend不能使用Ascend-Powered-Engine引擎来启动训练作业，应该参考基于训练作业启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练示例使用 自定义镜像 来启动训练作业。 网络通信介绍 单机作业不涉及网络通信情况。 分布式作业的涉及网络通信则可以分为节点内网络通信和节点间网络通信。

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理 规格和节点个数

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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。

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规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台 服务器 故障，导致分布式训练任务失败。临终遗言是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。 约束限制 表1 约束限制 资源规格 Ascend 训练框架 MindSpore

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对点小规模通信需求；InfiniBand网络和RoCE网络为高性能网络，可用于集合通信等分布式训练的场景。 图1 分布式模式 启动命令 训练服务使用作业镜像中默认的python解释器启动训练脚本，即which python命令指向的可执行文件，启动时的工作目录（即pwd命令或python中os

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tebook目录code_dir打包上传到obs_path中。 准备训练输出，与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架，与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像，与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from modelarts.estimatorV2

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配置&编译框架简介 Huawei LiteOS使用Kconfig文件配置系统，基于GCC/Makefile实现组件化编译。 不论是Linux下使用make menuconfig命令配置系统，还是Windows下使用Huawei LiteOS Studio进行图形化配置，Huawei

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对点小规模通信需求；InfiniBand网络和RoCE网络为高性能网络，可用于集合通信等分布式训练的场景。 图1 分布式模式 启动命令 训练服务使用作业镜像中默认的python解释器启动训练脚本（即“which python”命令指向的可执行文件），启动时的工作目录（即pwd命令或python中“os

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“启动方式-预置框架” 选择算法使用的预置框架引擎和引擎版本。勾选“显示旧版镜像”，可以选择旧版预置框架。 “代码目录” 算法代码存储的OBS路径。训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在

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