AI开发平台MODELARTS-数字人Wav2Lip适配PyTorch NPU训练指导:Step1 准备环境

时间：2024-04-30 18:09:28

AI开发平台MODELARTS 数字人

Step1 准备环境

请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。

购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。

当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
检查环境。
1. SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。
```
npu-smi info
```
  如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。
2. 检查docker是否安装。
```
docker -v   #检查docker是否安装
```
  如尚未安装，运行以下命令安装docker。
```
yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
```
3. 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。
```
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
```
  如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
```
sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf 
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
```
获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像部署推理服务。
镜像地址{image_url}为：

西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_7.0.0-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240312154948-219655b
```
docker pull ${image_url}
```

启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。

export work_dir="自定义挂载的工作目录"
export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
export container_name="自定义容器名称"
export image_name="swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_7.0.0-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240312154948-219655b"
// 启动一个容器去运行镜像
docker run -itd \
        --device=/dev/davinci0 \
        --device=/dev/davinci_manager \
        --device=/dev/devmm_svm \
        --device=/dev/hisi_hdc \
        -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
        -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
        -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
        -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \
        -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
        --shm-size 32g \
        --net=bridge \
        -v ${work_dir}:${container_work_dir} \
        --name ${container_name} \
        ${image_name} bash

参数说明：

--name ${container_name} 容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
${image_name} 代表 ${image_name}。