目前cann版本是6.3.RC2,pytorch-npu版本是1.11.0,之前在cuda环境下一个模型采用单机多卡的方式(torch.nn.DataParallel),现在参照官网示例采用hccl: torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",rank=args.local_rank,world_size=1) 加载模型时采用: net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net,devi...
目前,ms-swift可支持NPU的单卡、DDP、ZeRO2和ZeRO3的训练与推理。接下来,将以Qwen1.5-7B-Chat为例,为大家提供基于NPU推理和微调大模型实操的教程,具体代码放置在GitHub。 环境准备 实验环境:8 * 昇腾910B3,每张卡的显存为64GB (感谢昇腾社区对modelscope和swift的支持～) 这里我们对实验环境进行安装,其中包含了...
本文介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。需要有Ascend加速卡资源池。本案例创建训练作业时,需要配置如下参数。如果训练作业需要使用ranktable动态路由算法进行网络加速,则可以联系技术支持开启集群的cabinet调度权限。
NPU 环境下 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel,封装2个不同模型后精度会损失很多 二、软件版本: --CANN 版本 (e.g., CANN 5.0.2): --Python 版本 (e.g., Python 3.7.5): --操作系统版本 (e.g., Ubuntu 18.04): 三、测试步骤: DDP封装一个模型 DDP封装两个模型 四、日志信息: 输出loss为...
{MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py to the actual training script PYTHON_SCRIPT=${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py PYTHON_ARGS="" # set hccl timeout time in seconds export HCCL_CONNECT_TIMEOUT=1800 # replace ${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python to the actual python CMD="${...
在社区开发者钏助斌的联合支持下,魔搭社区ms-swift大模型微调框架进行了适配。目前,ms-swift可支持NPU的单卡、DDP、ZeRO2和ZeRO3的训练与推理。接下来,将以Qwen1.5-7B-Chat为例,为大家提供基于NPU推理和微调大模型实操的教程,具体代码放置在GitHub 环境准备...
return torch.nn.functional.layer_norm( input, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) else: return torch_npu.npu_layer_norm_eval(input, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) def ddp_forward(self, *inputs, **kwargs): if self.ddp_uneven_input...
https://discuss.pytorch.org/t/ddp-error-torch-distributed-elastic-agent-server-api-received-1-death-signal-shutting-down-workers/135720 3. 解决方案 通过tmux命令代替nohup命令进行后台训练。使用方式与nohup相似,具体命令及安装方式可参考: tmux使用教程: https://www.ruanyifeng.com/blog/2019/10/tmux.html...
rank: 2, device: npu:2, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: torch.bfloat16 06/07/2024 10:11:17 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training. 06/07/2024 10:11:17 - INFO - llama...
--Tensorflow/Pytorch/MindSpore 版本: --Python 版本 (torch1.8.1, Python 3.7.5): 三、测试步骤: GPU上训练正常,在GPU的训练脚本中添加如下代码并配置好环境变量: export PYTHONPATH={CANN包安装目录}/ascend-toolkit/latest/tools/ms_fmk_transplt/torch_npu_bridge:$PYTHONPATH ...