首页
产品
解决方案
开发者
合作伙伴
高校
昇腾AI市场
产业资讯
支持与服务
文档HOT
下载
中文
注册
文档首页
我要评分
文档获取效率
文档正确性
内容完整性
文档易理解
提交
在线提单
论坛求助
昇腾小AI

快速入门

本章节以待安装设备为单台Atlas 800T A2 训练服务器（同时作为管理节点和计算节点）为例，指导开发者快速完成NodeD、Ascend Device Plugin、Ascend Docker Runtime、Volcano、ClusterD、Ascend Operator组件的安装及使用整卡调度特性快速下发训练任务。

操作说明

表1 关键步骤说明

操作步骤

操作说明

更多参考

安装组件

以Atlas 800T A2 训练服务器为例，手把手带您在昇腾设备上快速安装集群调度组件。

更多安装集群调度组件的参数说明和操作步骤，请参考安装部署章节。

下发训练任务

以一个简单的PyTorch训练任务为例，让您快速了解训练任务下发的操作流程。

更多下发训练任务的参数说明和操作步骤，请参考基础调度章节。

环境准备

安装组件前，需要确保集群环境已经搭建完成。

  • 所有节点已安装Kubernetes，支持的版本为1.17.x~1.25.x。
  • 所有节点已安装Docker，支持18.09.x及以上版本。
  • 参数面组网已搭建完成，即主机上可运行npu-smi以及hccn_tool工具。
  • 所有节点已经安装配套的固件与驱动。
    • NPU驱动和固件版本可通过npu-smi info -t board -i NPU ID命令查询。回显信息中的“Software Version”字段值表示NPU驱动版本，“Firmware Version”字段值表示NPU固件版本。
    • 参见版本配套表，确认固件与驱动的版本与集群调度组件是否配套。
    • 芯片型号的数值可通过npu-smi info命令查询，返回的“Name”字段对应信息为芯片型号，下文的{xxx}即取“910”字符作为芯片型号数值。

安装组件

以下步骤命令均以待安装设备Atlas 800T A2 训练服务器为例，如需了解所有组件的详细安装步骤和参数说明请参见《集群调度安装指南》。

  1. 以root用户登录计算或管理节点，创建组件安装目录。
    1. 依次执行以下命令，在计算节点创建安装目录。以下目录仅为示例，请以实际为准。
      mkdir /home/noded
mkdir /home/devicePlugin
mkdir /home/Ascend-docker-runtime
    2. 依次执行以下命令，在管理节点创建安装目录。以下目录仅为示例，请以实际为准。
      mkdir /home/ascend-volcano
mkdir /home/ascend-operator
mkdir /home/clusterd
mkdir /home/noded
mkdir /home/devicePlugin
  2. 下载软件包，以AArch64架构为例，用户需根据实际情况下载对应架构的软件包。
    1. 依次执行以下命令，在计算节点获取NodeD、Ascend Device Plugin和Ascend Docker Runtime组件安装包并解压。
      cd /home/noded
wget https://gitee.com/ascend/ascend-noded/releases/download/v6.0.0-RC3/Ascend-mindxdl-noded_6.0.RC3_linux-aarch64.zip
unzip Ascend-mindxdl-noded_6.0.RC3_linux-aarch64.zip

cd /home/devicePlugin
wget https://gitee.com/ascend/ascend-device-plugin/releases/download/v6.0.0-RC3/Ascend-mindxdl-device-plugin_6.0.RC3_linux-aarch64.zip
unzip Ascend-mindxdl-device-plugin_6.0.RC3_linux-aarch64.zip

cd /home/Ascend-docker-runtime
wget https://gitee.com/ascend/ascend-docker-runtime/releases/download/v6.0.0-RC3/Ascend-docker-runtime_6.0.RC3_linux-aarch64.run
    2. 在管理节点依次执行以下命令，获取Volcano、ClusterD和Ascend Operator组件安装包。
      cd /home/ascend-volcano
wget https://gitee.com/ascend/ascend-for-volcano/releases/download/v6.0.0-RC3/Ascend-mindxdl-volcano_6.0.RC3_linux-aarch64.zip
unzip Ascend-mindxdl-volcano_6.0.RC3_linux-aarch64.zip

cd /home/ascend-operator
wget https://mindx.obs.cn-south-1.myhuaweicloud.com/OpenSource/MindX/MindX%206.0.RC3/MindX%20DL%206.0.RC3/Ascend-mindxdl-ascend-operator_6.0.RC3_linux-aarch64.zip
unzip Ascend-mindxdl-ascend-operator_6.0.RC3_linux-aarch64.zip

cd /home/clusterd
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/MindX%206.0.RC3/Ascend-mindxdl-clusterd_6.0.RC3_linux-aarch64.zip
unzip Ascend-mindxdl-clusterd_6.0.RC3_linux-aarch64.zip
  3. 制作组件镜像。
    1. 执行以下命令，在计算节点拉取基础镜像。
      docker pull ubuntu:18.04
    2. 依次执行以下命令，在管理节点拉取基础镜像。
      docker pull arm64v8/alpine:latest
docker tag arm64v8/alpine:latest alpine:latest
docker pull ubuntu:18.04
    3. 依次执行以下命令，在计算节点制作组件镜像。
      cd /home/noded
docker build --no-cache -t noded:v6.0.RC3 ./

cd /home/devicePlugin
docker build --no-cache -t ascend-k8sdeviceplugin:v6.0.RC3 ./
    4. 依次执行以下命令，在管理节点制作组件镜像。
      cd /home/ascend-volcano/volcano-v1.7.0
docker build --no-cache -t volcanosh/vc-scheduler:v1.7.0 ./ -f ./Dockerfile-scheduler
docker build --no-cache -t volcanosh/vc-controller-manager:v1.7.0 ./ -f ./Dockerfile-controller

cd /home/ascend-operator
docker build --no-cache -t ascend-operator:v6.0.RC3 ./

cd /home/clusterd
docker build --no-cache -t clusterd:v6.0.RC3 ./
  4. 创建节点标签。
    1. 在任意节点执行以下命令，查询节点名称。
      kubectl get node
      回显示例如下： 
      NAME       STATUS   ROLES           AGE   VERSION
worker01   Ready    worker    23h   v1.17.3
    2. 依次执行以下命令，为计算节点创建节点标签（如节点名称为“worker01”）。
      kubectl label nodes worker01 node-role.kubernetes.io/worker=worker
kubectl label nodes worker01 workerselector=dls-worker-node
kubectl label nodes worker01 host-arch=huawei-arm
kubectl label nodes worker01 accelerator=huawei-Ascend910
kubectl label nodes worker01 accelerator-type=module-{xxx}b-8     #填写芯片型号数值         
kubectl label nodes worker01 accelerator-type=nodeDEnable=on
    3. 执行以下命令，为管理节点创建节点标签（如节点名称为“master01”）。
      kubectl label nodes master01 masterselector=dls-master-node
  5. 创建用户。
    1. 依次执行以下命令，在计算节点创建用户名。
      useradd -d /home/hwMindX -u 9000 -m -s /usr/sbin/nologin hwMindX
usermod -a -G HwHiAiUser hwMindX
    2. 执行以下命令，在管理节点创建用户名。
      useradd -d /home/hwMindX -u 9000 -m -s /usr/sbin/nologin hwMindX
  6. 创建日志目录。不支持用户自定义日志目录。
    1. 依次执行以下命令，在计算节点创建日志目录。
      mkdir -m 755 /var/log/mindx-dl
chown root:root /var/log/mindx-dl
mkdir -m 750 /var/log/mindx-dl/devicePlugin
chown root:root /var/log/mindx-dl/devicePlugin
mkdir -m 750 /var/log/mindx-dl/noded
chown hwMindX:hwMindX /var/log/mindx-dl/noded
    2. 依次执行以下命令，在管理节点创建日志目录。
      mkdir -m 755 /var/log/mindx-dl
chown root:root /var/log/mindx-dl
mkdir -m 750 /var/log/mindx-dl/volcano-controller
chown hwMindX:hwMindX /var/log/mindx-dl/volcano-controller
mkdir -m 750 /var/log/mindx-dl/volcano-scheduler
chown hwMindX:hwMindX /var/log/mindx-dl/volcano-scheduler
mkdir -m 750 /var/log/mindx-dl/ascend-operator
chown hwMindX:hwMindX /var/log/mindx-dl/ascend-operator
mkdir -m 750 /var/log/mindx-dl/clusterd
chown hwMindX:hwMindX /var/log/mindx-dl/clusterd
  7. 在任意节点执行以下命令，创建命名空间。
    kubectl create ns mindx-dl
  8. 安装组件。
    1. 依次执行以下命令，在计算节点和管理节点的宿主机上安装Ascend Docker Runtime。
      cd /home/Ascend-docker-runtime
chmod u+x Ascend-docker-runtime_6.0.RC3_linux-aarch64.run
./Ascend-docker-runtime_6.0.RC3_linux-aarch64.run --install
systemctl daemon-reload && systemctl restart docker
    2. 依次执行以下命令，将计算节点的组件启动yaml拷贝到管理节点相应组件的安装目录下。
      cd /home/noded
scp noded-v6.0.RC3.yaml root@{管理节点IP地址}:/home/noded

cd /home/devicePlugin
scp device-plugin-volcano-v6.0.RC3.yaml root@{管理节点IP地址}:/home/devicePlugin
    3. 在管理节点，依次执行以下命令，安装组件。
      cd /home/ascend-operator
kubectl apply -f ascend-operator-v6.0.RC3.yaml

cd /home/ascend-volcano/volcano-v1.7.0  # 使用1.9.0版本Volcano需要修改为v1.9.0
kubectl apply -f volcano-v1.7.0.yaml

cd /home/noded
kubectl apply -f noded-v6.0.RC3.yaml

cd /home/clusterd
kubectl apply -f clusterd-v6.0.RC3.yaml

cd /home/devicePlugin
kubectl apply -f device-plugin-volcano-v6.0.RC3.yaml
      以NodeD组件为例，回显示例如下，表示组件安装成功。 
      serviceaccount/noded created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/pods-noded-role created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/pods-noded-rolebinding created
daemonset.apps/noded created
    4. 在管理节点，执行以下命令，查看组件是否启动成功。
      kubectl get pod -n mindx-dl

      以NodeD组件为例，回显示例如下，出现Running表示组件启动成功。

      NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
...
noded-fd6t8                       1/1     Running   0          74s
...

下发训练任务

  1. 准备镜像。

    从昇腾镜像仓库根据系统架构（Arm/x86_64）、下载24.0.RC3版本的ascend-pytorch训练镜像，该镜像配套CANN 8.0.RC3，Ascend HDK 24.1.RC3版本。基于训练基础镜像进行修改，将容器中默认用户修改为root。镜像中不包含训练脚本、代码等文件，训练时通常使用挂载的方式将训练脚本、代码等文件映射到容器内。

  2. 脚本适配。
    1. 下载PyTorch代码仓中master分支的“ResNet50_ID4149_for_PyTorch”作为训练代码。
    2. 自行准备ResNet-50对应的数据集，使用时请遵守对应规范。
    3. 管理员用户上传数据集到存储节点。进入“/data/atlas_dls/public”目录，将数据集上传到任意位置，如“/data/atlas_dls/public/dataset/resnet50/imagenet”。
      root@ubuntu:/data/atlas_dls/public/dataset/resnet50/imagenet# pwd
    4. 将1中下载的训练代码解压到本地，将解压后的训练代码中“ModelZoo-PyTorch/PyTorch/built-in/cv/classification/ResNet50_ID4149_for_PyTorch”目录上传至环境，如“/data/atlas_dls/public/code/”路径下。
    5. 在“/data/atlas_dls/public/code/ResNet50_ID4149_for_PyTorch”路径下，注释掉main.py中的以下代码。
      def main():
    args = parser.parse_args()
    os.environ['MASTER_ADDR'] = args.addr
    #os.environ['MASTER_PORT'] = '29501'  # 注释该行代码
    if os.getenv('ALLOW_FP32', False) and os.getenv('ALLOW_HF32', False):
        raise RuntimeError('ALLOW_FP32 and ALLOW_HF32 cannot be set at the same time!')
    elif os.getenv('ALLOW_HF32', False):
        torch.npu.conv.allow_hf32 = True
    elif os.getenv('ALLOW_FP32', False):
        torch.npu.conv.allow_hf32 = False
        torch.npu.matmul.allow_hf32 = False
    6. 进入MindXDL-deploy仓库，获取“samples/train/basic-training/without-ranktable/pytorch”目录中的train_start.sh，在“/data/atlas_dls/public/code/ResNet50_ID4149_for_PyTorch/scripts”路径下，构造如下的目录结构。
      root@ubuntu:/data/atlas_dls/public/code/ResNet50_ID4149_for_PyTorch/scripts#
scripts/
     ├── train_start.sh
  3. 准备任务yaml。
    1. 获取pytorch_standalone_acjob_{xxx}b.yaml示例（{xxx}表示芯片型号的数值），示例默认为单机单卡任务。
    2. 修改示例yaml，修改完成后将其上传至任意文件路径。下述yaml中各参数的详细说明详见表1。
      apiVersion: mindxdl.gitee.com/v1
kind: AscendJob
...
spec:
...
  replicaSpecs:
    Master:
...
        spec:
          nodeSelector:
            host-arch: huawei-arm
            accelerator-type: module-{xxx}b-8   # 由原来的card-{xxx}b-2修改为module-{xxx}b-8，{xxx}表示芯片型号的数值
          containers:
          - name: ascend 
            image: pytorch-test:latest     # 修改为步骤1中获取的镜像名称
...
            resources:
              limits:
                huawei.com/Ascend910: 1
              requests:
                huawei.com/Ascend910: 1
...
  4. 执行以下命令，下发单机单卡任务。
    kubectl apply -f pytorch_standalone_acjob_{xxx}b.yaml
  5. 执行以下命令，查看Pod运行情况。
    kubectl get pod --all-namespaces -o wide
    回显示例如下，出现Running表示任务正常运行。 
    NAMESPACE        NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP                NODE      NOMINATED NODE   READINESS GATES
default          default-test-pytorch-master-0              1/1     Running   0          6s      192.168.244.xxx   worker01   <none>           <none>

    若下发训练任务后，任务一直处于Pending状态，可以参见训练任务处于Pending状态，原因：nodes are unavailable或者资源不足时，任务处于Pending状态章节进行处理。

  6. 查看训练结果。
    1. 在任意节点执行如下命令，查看训练结果。
      kubectl logs -n  命令空间名称 pod名字

      如：

      kubectl logs -n default default-test-pytorch-master-0
    2. 查看训练日志，如果出现如下内容表示训练成功。
      [20240517-11:33:27] [MindXDL Service Log]Training start at 2024-05-17-11:33:27
/usr/local/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch_npu/utils/path_manager.py:79: UserWarning: Warning: The /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest owner does not match the current user.
  warnings.warn(f"Warning: The {path} owner does not match the current user.")
/usr/local/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch_npu/utils/path_manager.py:79: UserWarning: Warning: The /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/8.0.RC3.alpha003/aarch64-linux/ascend_toolkit_install.info owner does not match the current user.
  warnings.warn(f"Warning: The {path} owner does not match the current user.")
/usr/local/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torchvision/io/image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: 
  warn(f"Failed to load image Python extension: {e}")
/job/code/main.py:201: UserWarning: You have chosen to seed training. This will turn on the CUDNN deterministic setting, which can slow down your training considerably! You may see unexpected behavior when restarting from checkpoints.
  warnings.warn('You have chosen to seed training. '
/job/code/main.py:208: UserWarning: You have chosen a specific GPU. This will completely disable data parallelism.
  warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely '
Use GPU: 0 for training
=> creating model 'resnet50'
搜索结果
找到“0”个结果

当前产品无相关内容

未找到相关内容，请尝试其他搜索词