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quick_start_clean/readmes/README_ENV.md
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@ -4,7 +4,7 @@
## 镜像加载 ## 镜像加载
### rootless 启动 ### rootless 启动
允许用户在不影响主机系统的情况下运行应用程序和服务，并且可以轻松地共享和分发环境 允许用户在不影响主机系统的情况下运行应用程序和服务，并且可以轻松地共享和分发环境
```js ```shell
srun -p gpu1 --nodelist=g2001 -N 1 -n 8 -c 8 --gres=gpu:8 --pty bash srun -p gpu1 --nodelist=g2001 -N 1 -n 8 -c 8 --gres=gpu:8 --pty bash
module load rootless-docker/default module load rootless-docker/default
``` ```
@ -13,7 +13,7 @@ module load rootless-docker/default
start_rootless_docker.sh运行成功的话，此时执行docker ps可以看到当前没有正在运行的容器，如果有正在运行的容器，说明rootless模式没有启动成功，请联系管理员。 start_rootless_docker.sh运行成功的话，此时执行docker ps可以看到当前没有正在运行的容器，如果有正在运行的容器，说明rootless模式没有启动成功，请联系管理员。
### 加载镜像 ### 加载镜像
```js ```shell
docker load -i cpmlive-flash-0.0.4.tar docker load -i cpmlive-flash-0.0.4.tar
docker tag [IMAGE_ID] cpmlive-flash:0.0.4 docker tag [IMAGE_ID] cpmlive-flash:0.0.4
``` ```
@ -22,12 +22,11 @@ docker tag [IMAGE_ID] cpmlive-flash:0.0.4
### 启动容器 ### 启动容器
``` ```
docker run -it -d -v [HOST_PATH1]:[DOCKER_PATH1] -v [HOST_PATH2]:[DOCKER_PATH2] --gpus all --shm-size=4g --sh cpmlive-flash:0.0.4 bash非rootless 启动 docker run -it -d -v [HOST_PATH1]:[DOCKER_PATH1] -v [HOST_PATH2]:[DOCKER_PATH2] --gpus all --shm-size=4g --sh cpmlive-flash:0.0.4 bash
``` ```
如果有docker权限、且rootless执行错误的情况下，可以尝试下非rootless启动 如果有docker权限、且rootless执行错误的情况下，可以尝试下非rootless启动
加载镜像同rootles过程
## 非rootless 启动
### 启动容器 ### 启动容器
``` ```
docker run -it -d -v [HOST_PATH1]:[DOCKER_PATH1] -v [HOST_PATH2]:[DOCKER_PATH2] --gpus all --network host --shm-size=4g cpmlive-flash:0.0.4 bash docker run -it -d -v [HOST_PATH1]:[DOCKER_PATH1] -v [HOST_PATH2]:[DOCKER_PATH2] --gpus all --network host --shm-size=4g cpmlive-flash:0.0.4 bash
@ -39,19 +38,19 @@ docker run -it -d -v [HOST_PATH1]:[DOCKER_PATH1] -v [HOST_PATH2]:[DOCKER_PATH2]
- --network host: 这个选项用于让容器共享主机网络命名空间，使容器可以直接访问主机上的网络接口和服务； - --network host: 这个选项用于让容器共享主机网络命名空间，使容器可以直接访问主机上的网络接口和服务；
- --shm-size 容器的share memory，根据主机的情况设置，如果训练推理需要的内存比较多，可以增大share memory值； - --shm-size 容器的share memory，根据主机的情况设置，如果训练推理需要的内存比较多，可以增大share memory值；
### 进入容器 ### 进入容器
``` ```shell
docker exec -it [CONTAINER_ID] bash docker exec -it [CONTAINER_ID] bash
``` ```
### 退出容器 ### 退出容器
``` ```shell
Ctrl+d Ctrl+d
``` ```
### 删除容器 ### 删除容器
``` ```shell
docker stop [CONTAINER_ID] docker stop [CONTAINER_ID]
``` ```
### 查看正在运行容器 ### 查看正在运行容器
``` ```shell
docker ps docker ps
``` ```
@ -60,10 +59,18 @@ docker ps
1. 使用python 3.8.10创建conda环境 1. 使用python 3.8.10创建conda环境
```shell ```shell
conda create -n cpm-9g python=3.8.10 # 安装Pytorch conda create -n cpm-9g python=3.8.10
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia #安装BMTrain
pip install bmtrain==0.2.3.post2 #4. 安装flash-attn 1.安装Pytorch
pip install flash-attn==2.0.8 #5. 安装其他依赖包 conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
2. 安装BMTrain
pip install bmtrain==0.2.3.post2
3. 安装flash-attn
pip install flash-attn==2.0.8
4. 安装其他依赖包
pip install einops pip install einops
pip install pytrie pip install pytrie
``` ```
@ -75,7 +82,9 @@ cuda：11.4-11.6之间都可以
### 推理环境配置 ### 推理环境配置
```js ```js
1. 安装nvidia-nccl 1. 安装nvidia-nccl
pip install nvidia-nccl-cu11==2.19.3配置环境变量 pip install nvidia-nccl-cu11==2.19.3
2. 配置环境变量
nccl_root=`python -c "import nvidia.nccl;import os; print(os.path.dirname(nvidia.nccl.__file__))"` nccl_root=`python -c "import nvidia.nccl;import os; print(os.path.dirname(nvidia.nccl.__file__))"`
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$nccl_root/lib export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$nccl_root/lib
echo $LD_LIBRARY_PATH2. 安装LibCPM echo $LD_LIBRARY_PATH2. 安装LibCPM