示例：创建ddp分布式训练（pytorch npu）-j9九游会登录

前提条件

需要有ascend加速卡资源池。

创建训练作业

本案例创建训练作业时，需要配置如下参数。

（可选）启用ranktable动态路由

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j9九游会登录的技术支持开启集群的cabinet调度权限。同时，训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。

• 训练使用的python版本是3.7、3.8或3.9。
• 训练作业的实例数要大于或等于3。
• 路由加速的原理是改变rank编号，所以代码中对rank的使用要统一。
• 需要确保训练作业的实例规格是节点满卡，如节点8卡场景，每个节点都必须是8卡，不能出现2卡或4卡场景。

将训练作业完成如下修改后，启动训练作业即可实现网络加速。

• 将训练启动脚本中的“node_rank="$vc_task_index"”修改为“node_rank="${rank_after_acc:-$vc_task_index}"”。
• 将训练启动脚本中的“master_addr="${vc_worker_hosts%%,*}"”修改为“master_addr="${ma_vj_name}-${ma_task_name}-${ma_master_index:-0}.${ma_vj_name}"”。
• 在创建训练作业页面配置环境变量“route_plan”，取值为“true”，具体操作请参见管理训练容器环境变量。

代码示例

训练作业的启动脚本示例如下。

启动脚本中设置plog生成后存放在“/home/ma-user/modelarts/log/modelarts-job-{id}/worker-{index}/”目录，而“/home/ma-user/modelarts/log/”目录下的“*.log”文件将会被自动上传至modelarts训练作业的日志目录（obs）。如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件，则对应的父级目录也不会上传。因此，pytorch npu的plog日志是按worker存储的，而不是按rank id存储的（这是区别于mindspore的）。目前，pytorch npu并不依赖rank table file。

#!/bin/bash
# ma preset envs
master_host="$vc_worker_hosts"
master_addr="${vc_worker_hosts%%,*}"
nnodes="$ma_num_hosts"
node_rank="$vc_task_index"
# also indicates npu per node
ngpus_per_node="$ma_num_gpus"
# self-define, it can be changed to >=10000 port
master_port="38888"
# replace ${ma_job_dir}/code/torch_ddp.py to the actutal training script
python_script=${ma_job_dir}/code/torch_ddp.py
python_args=""
export hccl_whitelist_disable=1
# set npu plog env
ma_vj_name=`echo ${ma_vj_name} | sed 's:ma-job:modelarts-job:g'`
task_name="worker-${vc_task_index}"
task_plog_path=${ma_log_dir}/${ma_vj_name}/${task_name}
mkdir -p ${task_plog_path}
export ascend_process_log_path=${task_plog_path}
echo "plog path: ${ascend_process_log_path}"
# set hccl timeout time in seconds
export hccl_connect_timeout=1800
# replace ${anaconda_dir}/envs/${env_name}/bin/python to the actual python
cmd="${anaconda_dir}/envs/${env_name}/bin/python -m torch.distributed.launch \
    --nnodes=$nnodes \
    --node_rank=$node_rank \
    --nproc_per_node=$ngpus_per_node \
    --master_addr=$master_addr \
    --master_port=$master_port \
    --use_env \
    $python_script \
    $python_args
"
echo $cmd
$cmd