配置YAML

操作步骤

将YAML文件上传至管理节点任意目录，并根据实际情况修改文件内容。

使用弹性训练特性，参考本配置。以a800_vcjob.yaml为例，在一台Atlas 800 训练服务器节点创建单机训练任务，任务使用8个芯片，修改示例如下。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: rings-config-mindx-dls-test     # rings-config-后的名字需要与任务名一致
...
  labels:
    ring-controller.atlas: ascend-910   # 标识任务使用的芯片的产品类型
...
---
apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1   # 不可修改。必须使用Volcano的API
kind: Job                               # 目前只支持Job类型
metadata:
  name: mindx-dls-test                  # 任务名，可自定义
  labels:
    ring-controller.atlas: ascend-910    # 标识任务使用的芯片的产品类型
    fault-scheduling: "grace"        # 开启故障重调度
    elastic-scheduling: "on"          # 开启弹性训练，需添加""号
  annotations:
    minReplicas: "1"                 # 最小副本数
...
spec:
  minAvailable: 1                  # 设置为1
...
  maxRetry: 0              #设置为0
...
  - name: "default-test"
      template:
        metadata:
...
        spec:
...
          env:
...
          - name: ASCEND_VISIBLE_DEVICES                       # Ascend Docker Runtime会使用该字段
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.annotations['huawei.com/Ascend910']               # 需要和下面resources.requests保持一致
...
            resources:  
              requests:
                huawei.com/Ascend910: 8          # 需要的NPU芯片个数为8
              limits:
                huawei.com/Ascend910: 8          # 目前需要和上面requests保持一致
...
            nodeSelector:
              host-arch: huawei-arm       # 可选值，根据实际情况填写
...

使用弹性训练功能，需要扩展内存，请按注释添加参数。此外还要使用“maxRetry”机制，示例如下。

...
          volumeMounts:                             #弹性训练扩容
          - name: shm
           mountPath: /dev/shm
        volumes:
        - name: shm
          emptyDir:
            medium: Memory
            sizeLimit: 16Gi
...

若需要配置CPU、Memory资源，请参见如下示例手动添加“cpu”和“memory”参数和对应的参数值，具体数值请根据实际情况配置。

...
          resources:  
            requests:
              huawei.com/Ascend910: 8
              cpu: 100m           
              memory: 100Gi       
            limits:
              huawei.com/Ascend910: 8
              cpu: 100m
              memory: 100Gi
...

修改训练脚本、代码的挂载路径。

从昇腾镜像仓库拉取的基础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。

          volumeMounts:
          - name: ascend-910-config
            mountPath: /user/serverid/devindex/config
          - name: code
            mountPath: /job/code                     # 容器中训练脚本路径
          - name: data
            mountPath: /job/data                      # 容器中训练数据集路径
          - name: output
            mountPath: /job/output                    # 容器中训练输出路径

如下所示，YAML中训练命令bash train_start.sh后跟的三个参数依次为容器内训练代码目录、输出目录（其中包括生成日志重定向文件以及TensorFlow框架模型文件）、启动脚本相对代码目录的路径。之后的以“--”开头的参数为训练脚本需要的参数。单机和分布式训练脚本、脚本参数可参考模型脚本来源处的模型说明修改。

TensorFlow命令参数

command:
- "/bin/bash"
- "-c"
- "cd /job/code/scripts;chmod +x train_start.sh;bash train_start.sh /job/code/ /job/output/ tensorflow/resnet_ctl_imagenet_main.py --data_dir=/job/data/imagenet_TF --distribution_strategy=one_device --use_tf_while_loop=true --epochs_between_evals=1 --skip_eval --enable_checkpoint_and_export;"
...

PyTorch命令参数

command:
- "/bin/bash"
- "-c"
- "cd /job/code/scripts;chmod +x train_start.sh;bash train_start.sh /job/code/ /job/output/ main.py --data=/job/data/resnet50/imagenet --amp --arch=resnet50 --seed=49 -j=128 --lr=1.6 --dist-backend='hccl' --multiprocessing-distributed --epochs=90 --batch-size=1024 --resume=true;"
...

使用MindSpore架构的模型，包括ResNet50模型和Pangu_alpha模型需要跳过此步骤。

YAML为使用NFS场景，需要指定NFS服务器地址、训练数据集路径、脚本路径和训练输出路径，请根据实际修改。如果不使用NFS请根据K8s相关指导自行修改。

...
          volumeMounts:
          - name: ascend-910-config
            mountPath: /user/serverid/devindex/config
          - name: code
            mountPath: /job/code                     # 容器中训练脚本路径
          - name: data
            mountPath: /job/data                      # 容器中训练数据集路径
          - name: output
            mountPath: /job/output                    # 容器中训练输出路径
...
        volumes:
...
        - name: code
          nfs:
            server: 127.0.0.1        # NFS服务器IP地址
            path: "xxxxxx"           # 配置训练脚本路径
        - name: data
          nfs:
            server: 127.0.0.1
            path: "xxxxxx"           # 配置训练集路径
        - name: output
          nfs:
            server: 127.0.0.1
            path: "xxxxxx"           # 设置脚本相关配置模型保存路径
...