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ascend-robotascend-robot【docs】修改资料自检问题，包括安装标题、参考链接
b7d4bf55创建于 12 天前历史提交

安装与升级

安装MindCluster Ascend Deployer工具

离线安装

现场无连通外部网络的服务器，需要在PC上下载MindCluster Ascend Deployer工具。

PC上安装MindCluster Ascend Deployer工具的方式如下：

获取链接：MindCluster Ascend Deployer工具（建议下载最新版本工具zip包），下载后解压使用。

后续操作

下载软件

在线安装

现场能连通外部网络的情况下，可直接在服务器上下载MindCluster Ascend Deployer工具。当前支持以下2种安装方式。

在线安装（Pip）

安装前，请确保当前环境上Python版本大于等于3.6并已安装Pip3。

  1. 以root用户登录待安装MindCluster Ascend Deployer工具的服务器。

  2. 执行以下命令安装软件包。

    pip3 install ascend-deployer=={version}

    {version}表示软件包的版本。建议下载最新版本。

  3. 执行以下命令完成初始化。初始化后自动生成ascend-deployer目录，路径为$HOME/ascend-deployer。

    ascend-deployer -h

下载zip包解压使用

  1. 获取MindCluster Ascend Deployer工具（建议下载最新版本工具zip包）。

  2. 以root用户登录待安装MindCluster Ascend Deployer工具的服务器。

  3. 将zip包上传至待安装设备（Linux系统）$HOME目录。

  4. 解压zip包。示例如下：

    unzip ascend-deployer-{version}.zip

后续操作

下载软件

下载昇腾软件

在Windows系统上下载

MindCluster Ascend Deployer工具支持在Windows系统上下载系统依赖、CANN软件包、NPU固件与驱动、AI框架、MindIE镜像以及MindCluster组件（性能测试，故障诊断，集群调度）。MindCluster Ascend Deployer工具支持下载的全部软件包请参见支持下载的软件包和OS中“支持下载的软件包”部分。

须知

  • MindCluster Ascend Deployer工具在线下载仅提供昇腾社区版本的软件包，商用版本无法拉取。如需获取商用版本请在下载时仅选择下载OS依赖包，对应软件包请参考安装昇腾软件（自行准备软件包方式）自行上传。自行放置软件时，请勿放置相同软件的多个不同版本的软件包，如同时放置Ascend-cann-toolkit-8.2.RC1.zip和Ascend-cann-toolkit-8.3.RC1.zip。

  • 下载软件时，请勿重复下载相同软件的多个不同版本。

  • 下载软件包和依赖所需空间较多，请确保下载目录的可用空间至少为20G，下载过程中如遇空间不足的报错信息，请根据实际情况配置可用空间。

  • 由于需要安装大量开源软件，MindCluster Ascend Deployer工具下载的开源软件均来自操作系统源，开源软件的漏洞和修复需要用户自行根据情况修复，建议使用官方源定期更新。

  • 了解全部MindCluster Ascend Deployer工具下载须知请参见支持下载的软件包和OS中“下载注意事项”部分。

  • MTOS由于需使用到公网无法获取的kernel-devel包，下载功能仅为预埋，若需使用，请下载完成后替换为镜像解压后的kernel-devel-5.10.0-218.0.0.mt20240808.560.mt2203sp4.aarch64.rpm包。

  • MindCluster Ascend Deployer工具默认下载和安装的Python版本为3.7.5，本手册中均以环境上安装Python 3.7.5为例进行说明。

    如果用户想选择其他Python版本（不建议更改默认配置），可以通过设置环境变量ASCEND_PYTHON_VERSION（如export ASCEND_PYTHON_VERSION=Python-3.7.0）或修改ascend-deployer-{version}/ascend_deployer/downloader/config.ini文件中的Python配置项的方式，指定要安装的Python版本（可选版本为3.7.0~3.7.11、3.8.0~3.8.11、3.9.0~3.9.9、3.10.0~3.10.12、3.11.4、3.12.10）。

前提条件

已安装MindCluster Ascend Deployer工具。

下载软件包

  1. Windows环境需安装Python3，推荐使用Python3.7版本以上。下载链接：Python3.7.5。（如果已安装，请忽略。）

    请根据界面提示完成Python安装。注意安装时在“Advanced Options”界面勾选“Add Python to environment variables”，否则需手动添加环境变量。

  2. 进入解压后的ascend-deployer-{version}安装文件，进入ascend_deployer文件夹，双击运行start_download_ui.bat，进入“离线安装下载器”。

  3. 勾选待安装设备的OS和需要在线下载的软件包。

  4. （可选）单击“启用代理”，填写代理信息。

    在Windows10及以上版本操作系统上，用户可使用已配置的代理服务器进行软件下载。其他操作系统暂不支持此功能。

  5. （可选）用户可通过在UI中点击“刷新下载列表”按钮，刷新可下载的软件包列表。

  6. 单击“开始下载”。

    出现类似如下回显，表示下载完成。如图1所示。

    图 1 下载完成

  7. 然后将“ascend-deployer-{version}”整个目录压缩成zip包上传至执行机（用于部署MindCluster Ascend Deployer工具执行批量安装的服务器）任意目录。

  8. 在执行机上执行unzip ascend-deployer-{version}.zip命令解压获得“ascend-deployer-{version}”目录。

  9. 下载完成后，在~/.ascend_deployer/download_info下会生成下载结果文件failed_download_result_{pid}_{下载时间}.json。若下载失败，可在此查看下载失败的结果报告。

后续操作

安装昇腾软件

在Linux系统上下载

MindCluster Ascend Deployer工具支持在Linux系统上下载系统依赖、CANN软件包、NPU固件与驱动、AI框架、MindCluster组件（性能测试，故障诊断，集群调度）等。MindCluster Ascend Deployer工具支持下载的全部软件包请参见支持下载的软件包和OS中“支持下载的软件包”部分。

当前支持以下2种下载方式。

须知

  • MindCluster Ascend Deployer工具在线下载仅提供昇腾社区版本的软件包，商用版本无法拉取。如需获取商用版本请在下载时仅选择下载OS依赖包，对应软件包请参考安装昇腾软件（自行准备软件包方式）自行上传。

  • 下载软件包和依赖所需空间较多，请确保下载目录的可用空间至少为20G，下载过程中如遇空间不足的报错信息，请根据实际情况配置可用空间。

  • 由于需要安装大量开源软件，MindCluster Ascend Deployer工具下载的开源软件均来自操作系统源，开源软件的漏洞和修复需要用户自行根据情况修复，建议使用官方源定期更新。

  • 了解全部MindCluster Ascend Deployer工具下载须知请参见支持下载的软件包和OS中“下载注意事项”部分。

  • MTOS由于需使用到公网无法获取的kernel-devel包，下载功能仅为预埋，若需使用，请下载完成后替换为镜像解压后的kernel-devel-5.10.0-218.0.0.mt20240808.560.mt2203sp4.aarch64.rpm包。

  • Linux用户可通过如下命令，触发刷新可下载的软件包列表。

    bash start_download.sh -h

    若使用Pip方式刷新，可使用如下命令。

    ascend-download -h

前提条件

下载方式一

使用Pip方式安装MindCluster Ascend Deployer时，执行命令如下：

ascend-download --os-list=<OS> --download=<PK1>,<PK2>==<Version>

关于以上参数的详细说明请参考表1或执行ascend-download --help查看。

执行以上命令时需确认$HOME目录不存在ascend-deployer目录，若存在需删除该目录后再执行。因为执行命令时会默认在$HOME目录下生成ascend-deployer目录，可通过设置环境变量ASCEND_DEPLOYER_HOME修改该目录所在路径。

下载方式二

当通过下载zip包解压使用MindCluster Ascend Deployer工具时，可执行此种下载方式。

进入MindCluster Ascend Deployer解压后的目录。示例如下。

cd $HOME/ascend-deployer-{version}/ascend_deployer

执行如下命令：

bash start_download.sh --os-list=<OS> --download=<PK1>,<PK2>==<Version>

参数说明具体请参考表1或执行bash start_download.sh --help查看。

表 1 参数说明

参数 说明 是否可选
--os-list=<OS> --os-list参数用于指定待安装设备的OS，请根据实际替换，可同时指定多个。示例如下：

--os-list=Ubuntu_18.04_aarch64

查看MindCluster Ascend Deployer工具支持的全部OS，请查看支持的OS及架构。

[!NOTICE] 须知
  • 批量安装可能需要指定多个OS，其他情况下只需指定一个OS。
  • 下载OS依赖时，为了编译安装hccl-test工具，会自动下载MPI 3.2.1和Open MPI 4.1.5版本的软件包，安装时会根据已配置的待安装环境的IP类型，使用对应的依赖进行编译，IPv4格式时，安装MPI 3.2.1，IPv6格式时，安装Open MPI 4.1.5。
  • 进行批量部署，MindCluster Ascend Deployer工具所在服务器与待安装服务器的架构不相同时，--os-list参数须同时指定工具所在服务器的架构类型，保证当前架构存在nexus镜像。
 必选
--download=<PK1>,<PK2>==<Version> 使用--download参数可以在线下载的全部软件包请参见支持下载的软件包。

如用户想指定下载的软件包版本，请联系华为技术支持获取版本配套表；若不指定软件包版本，则会下载最新可选版本的软件包。由于MindIE-image较大，下载时需要指定其版本及型号。示例如下：

--download=NPU,CANN,Torch-npu,DL,FaultDiag

在以上示例中，各软件包包含的组件说明如下：

NPU：npu(driver、firmware)，mcu

CANN：nnae，nnrt，toolkit，kernels，toolbox

DL：ascend-device-plugin，ascend-docker-runtime，noded，npu-exporter，volcano，ascend-operator，resilience-controller，clusterd

FaultDiag：faultDiag

MindSpore：mindspore

TensorFlow：tensorflow

Torch-npu：torch-npu，torch

MindIE-image：mindie-image

 可选

存放路径说明

  • 当使用下载方式一时，执行下载后，软件包会自动放置到“$HOME/ascend-deployer/resources”目录下。
  • 当使用下载方式二时，执行下载后，软件包会自动放置到“$HOME/ascend-deployer-{version}/ascend_deployer/resources”目录下。

查看下载结果报告

下载完成后，在~/.ascend_deployer/download_info下会生成下载结果文件failed_download_result_{pid}_{下载时间}.json。若下载失败，可在此查看下载失败的结果报告。

后续操作

安装昇腾软件

安装昇腾软件

远程连接服务器（可选）

MindCluster Ascend Deployer支持通过SSH密钥认证（免密登录）和SSH密码认证两种方式远程连接其他待安装服务器，推荐用户参考以下步骤进行SSH密钥认证。配置HCCN参数时必须配置免密登录。

SSH密码认证请根据所需安装的软件包，配置服务器安装部署参数（以下简称inventory_file）文件中的ansible_ssh_pass字段。

单机安装请跳过本步骤。

前提条件

已完成软件包的下载。

配置SSH密钥认证

  1. 密钥认证设置。

    1. 在管理服务器（MindCluster Ascend Deployer执行机）上执行以下命令生成SSH Key。

      为安全起见，请在执行以下命令前将当前umask值改为0077，执行完后再恢复原umask值。

      （在远程登录时，建议在家目录下的.bashrc里修改umask值，并将操作命令放置在.bashrc的首行。然后执行:wq!命令保存文件并退出；执行source ~/.bashrc命令使其立即生效）。

      ssh-keygen -t rsa -b 3072

      在提示“Enter file in which to save the key”时直接回车选择默认选项即可。为了安全起见，建议在提示“Enter passphrase”时输入密钥密码（符合密码复杂度要求）。

      Note

      以上为示例，请注意SSH密钥和密钥密码在使用和保管过程中的风险，特别是密钥未加密时的风险，用户应按照所在组织的安全策略进行相关配置，如口令复杂度要求、安全配置（协议、加密套件、密钥长度、是否允许使用ssh-keygen等）。

    2. 执行以下命令将管理服务器的公钥拷贝到其他待安装设备上。

      ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub <user>@<ip>

      其中<user>替换为登录的账号，<ip>替换为待安装设备服务器的IP。后续在inventory_file文件中配置时，需与当前步骤配置的用户名和IP保持一致。

    3. 验证管理服务器是否可以正常登录其他待安装设备。

      ssh <user>@<ip>

      其中<user>替换为登录的账号，<ip>替换为待安装设备服务器的IP。

    4. 退出登录。

      exit

  2. 在管理服务器上，设置SSH代理管理SSH密钥，避免在MindCluster Ascend Deployer工具批量安装过程中输入密钥密码。设置SSH代理命令如下：

    1. 开启ssh-agent的bash进程。

      ssh-agent bash

    2. 向ssh-agent添加私钥。

      ssh-add ~/.ssh/id_rsa

      执行如上命令会提示“Enter passphrase for /root/.ssh/id_rsa:”，此时需要输入步骤1中设置的密钥密码。

    Note

    后续批量安装过程结束后，请执行exit退出ssh-agent的bash进程，避免安全风险。

配置服务器安装部署参数

配置批量待安装场景

安装NPU驱动固件、CANN软件包、AI框架和MindCluster组件（性能测试，故障诊断，集群调度）、MindIE镜像和配置HCCN参数前需要参考以下操作完成配置。当前支持以下2种配置方式。

本章节主要指导批量安装的场景，单机安装可跳过。

编辑inventory_file文件

  1. 登录MindCluster Ascend Deployer执行机。

  2. 在MindCluster Ascend Deployer执行机上配置待安装的其他设备的IP地址、用户名。

    进入ascend-deployer/ascend_deployer目录（若使用Pip安装方式，则进入/root/ascend-deployer/inventory_file目录中），编辑inventory_file文件，在[worker]下面需注释或删除“localhost ansible_connection='local' ansible_ssh_user='root'”内容。按照表1，完成相关参数的配置，填写完成后执行:wq保存退出。

    表 1 参数说明

    参数 是否可选 说明
    IP 必选 服务器的IP地址。
    ansible_ssh_user 必选 SSH登录远程服务器的账号，需要为root账号。
    ansible_ssh_pass 可选

    SSH登录远程服务器账号的密码。

    如果配置了SSH密钥认证方式且root用户可以登录，则无需配置。
    npu_num 可选 设置NPU卡的数量，可核对识别到的NPU数量与规划NPU数量是否相符。
    davinci 仅在安装MindIE时选填

    表示映射到容器的davinci，可以挂载一个或者多个davinci。可以通过执行ll /dev/ | grep davinci查询设备上davinci的名称及个数。

    如果不填写，则默认挂载设备上所有的davinci。

  3. 在[all:vars]配置字段下完成全局变量配置。

    参数 是否可选 说明
    WEIGHTS_PATH

    可选

    安装MindIE时必填。

    		 服务器上模型权重所在的目录，节点上真实存在的文件路径。

示例如下：

[worker]
xx.xxx.xx.xx1 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx"       #请替换为实际待安装设备的IP
xx.xxx.xx.xx2 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" davinci=0,1,2,3       #请替换为实际待安装设备的IP

[all:vars]
WEIGHTS_PATH="/home/weights"            #请替换为模型权重所在目录

Note

IP地址支持配置IPv4和IPv6两种类型，用户使用PuTTY等SSH客户端连接执行机的IP地址和inventory_file文件中配置的IP地址类型需要保持统一，均为IPv4或IPv6。

配置参数面网络

功能介绍

当进行分布式训练时，需要通过配置device的网卡IP，用于多个device间通信以实现网络模型参数的同步更新。

Note

Atlas 300T 训练卡（型号 9000）、Atlas 800 训练服务器（型号 9000）（NPU半配）、Atlas 800 训练服务器（型号 9010）（NPU半配）不支持通过MindCluster Ascend Deployer工具配置参数面网络。

使用MindCluster Ascend Deployer配置

为实现后续分布式训练时各训练节点上模型的参数同步，需要为每台训练节点的NPU网口配置参数面网络。本章节仅提供批量配置训练节点NPU网口网络信息的方法。

对应的交换机配置和参数面网络介绍请参见《Ascend Training Solution 组网指南（Atlas A2训练产品）》中的“参数面网络配置示例”>“配置示例（选择对应的产品）”>“配置Leaf交换机”（可在Ascend Training Solution选择您使用的服务器类型相关文档进行查看）。

前提条件

MindCluster Ascend Deployer执行机上已存在MindCluster Ascend Deployer执行下载操作后的resources/pylibs目录。

配置策略说明

针对不同训练产品，NPU网口的IP网段配置策略有所不同。支持配置HCCN参数的硬件及配置策略如下表所示。

产品型号 配置策略说明

Atlas 800T A2 训练服务器

Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元
  • 每台训练节点的8个NPU网口IP地址使用同一网段。
  • 如8个NPU网口统一使用10.20.0.x。

Atlas 800 训练服务器（型号：9000）

Atlas 800 训练服务器（型号：9010）

Atlas 900 PoD（型号：9000）

Atlas 900T PoD Lite
  • 每台训练节点上的8个NPU网口需要规划4个IP网段。
  • NPU0和NPU4为同一网段，同理NPU1和NPU5、NPU2和NPU6、NPU3和NPU7为同一网段。

Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点

Atlas 800I A3 超节点服务器
  • 同一个NPU的2个chip需配置成不同网段的IP。
  • 当同一个NPU的2个chip配置成同网段IP时，会导致HCCN TOOL ping不通。
  • 配置IP时允许不同NPU配置为同一个IP，但此情况若连交换机，发送数据包会有异常。

操作步骤

  1. 进入ascend-deployer/ascend_deployer，修改inventory_file文件的hccn变量配置区域并保存。示例如下。

     [hccn]
 xx.xx.xx.xx ansible_ssh_user="root" deviceip=xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx detectip=xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx //此处依次填写训练节点业务IP地址、远程登录用户账号、NPU网口IP地址，每台节点配置一行
 xx.xx.xx.xx ansible_ssh_user="root" deviceip=xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx detectip=xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx
 [hccn:vars]
 gateways="xx.xx.xx.xx"
 netmask="255.255.255.0"
 roce_port=4791
 bitmap="0,0,0,1,0,0,0,0"
 dscp_tc="xx:x,"
 common_network=""

    表 1 hccn变量配置参数说明

    字段 是否可选 说明
    IP 必选 ansible_ssh_user字段前的xx.xx.xx.xx需填写训练节点的业务IP地址，用于SSH远程登录。
    ansible_ssh_user 必选 SSH远程训练节点的账号，需配置为“root”。
    deviceip 必选

    由用户自行规划，配置每个NPU网口IP，如一台训练节点的8个NPU网口填写示例如下（从NPU0至NPU7）：

    IPv4：

    10.20.0.2,10.20.0.3,10.20.0.4,10.20.0.5,10.20.0.6,10.20.0.7,10.20.0.8,10.20.0.9（逗号必须为英文）。

    IPv6：

    2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7330,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7331,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7332,2001:0db8:85a3::8a2e:0374:7333,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7334,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7335,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7336,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7337（逗号必须为英文）。

    仅Atlas 800T A2 训练服务器、Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元、Atlas 200T A2 Box16 异构子框支持IPv6；IPv4和IPv6不能混合使用。
    detectip 必选

    配置每个NPU网口的网络检测对象IP。该功能主要用于检测网络状态，可将检测对象IP配置为网段内的网关地址，训练节点会定时检测NPU网口和网关地址通信是否正常，如一台训练节点的8个NPU网口填写示例如下（从NPU0至NPU7）：

    IPv4：

    10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1（逗号必须为英文）。

    IPv6：

    2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7330,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7331,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7332,2001:0db8:85a3::8a2e:0374:7333,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7334,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7335,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7336,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7337（逗号必须为英文）。

    仅Atlas 800T A2 训练服务器、Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元、Atlas 200T A2 Box16 异构子框支持IPv6；IPv4和IPv6不能混合使用。
    gateways 必选

    配置网关，因需要网关转发报文，配置时要保证网关真实可用。

    配置示例：

    IPv4：10.20.0.1。

    IPv6：2001:0db8:85a3::8a2e:0370:1。

    如果NPU网口组网内存在多个网关地址，需要填写多个，如：

    IPv4：10.20.0.1,10.20.1.1（逗号必须为英文）。

    IPv6：2001:0db8:85a3::8a2e:0370:1,2001:0db8:85a3::8a2e:0371:1（逗号必须为英文）。
    netmask 必选 子网掩码，如IPv4：255.255.255.0；IPv6：64。子网掩码只支持填写一个，所有训练节点的NPU网口IP的子网掩码需保持一致。
    roce_port - 预留端口，无需修改配置。
    bitmap 可选

    PFC优先级队列启动配置。NPU参数面网口默认开启优先级队列4的PFC，建议现场交换机PFC配置策略和NPU网口保持一致。

    如果现场保留NPU参数面网口默认配置（优先级队列4），则填写空值。

    如果现场交换机PFC配置为其他值且不能修改，则NPU网口需要做对应的配置，组网内所有训练服务器的NPU网口的PFC策略需保持一致。

    “bitmap”参数的字符串的每个bit位对应一个优先级队列，共有8个优先级队列，对应位为1表示开启PFC，0表示不开启，从左到右，第一个bit代表优先级队列0的配置，依次类推。如填写0,0,0,1,0,0,0,0表示开启NPU网口优先级队列3的PFC功能。

    如果需要了解PFC的配置原理请参见《Ascend Training Solution 组网指南（Atlas A2训练产品）》中的“参数面网络配置示例”>“网络配置说明”>“拥塞控制与纠错配置策略”（可在Ascend Training Solution选择您使用的服务器类型相关文档进行查看）。
    dscp_tc 可选

    指定DSCP与TC的映射属性，填写格式：DSCP值:TC值,

    注意TC值后面需加一个英文逗号。

    当前NPU参数面网口默认将DSCP 33映射到优先级队列4（对应TC2），建议现场交换机映射关系配置策略和NPU网口保持一致。

    如果现场保留NPU参数面网口默认配置（DSCP 33映射TC2），则填写空值。

    如果现场交换机映射关系为其他值且不能修改，则NPU网口需要做对应的配置。

    优先级队列和TC对应关系如下：

    • 优先级队列0/1/2对应TC3
    • 优先级队列3/4对应TC2
    • 优先级队列5对应TC1
    • 优先级队列6/7对应TC0

    由于是统一配置，因此组网内所有训练服务器的NPU网口的PFC策略需保持一致。

    如果需要了解DSCP和TC的配置原理请参见《Ascend Training Solution 组网指南（Atlas A2训练产品）》中的“参数面网络配置示例”>“网络配置说明”>“拥塞控制与纠错配置策略”（可在Ascend Training Solution选择您使用的服务器类型相关文档进行查看）。
    common_network -

    当产品为Atlas 800T A2 训练服务器、Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元、Atlas 200T A2 Box16 异构子框时：保留空值或填写"0.0.0.0/0"。

    当产品为Atlas 800 训练服务器（型号：9000）、Atlas 800 训练服务器（型号：9010）、Atlas 900 PoD（型号：9000）、Atlas 900T PoD Lite、Atlas A3 训练系列产品时：填写"0.0.0.0/0"。

    Note

    以下为配置参数中涉及的概念解释：

    • PFC（Priority-based Flow Control）：是以太网协议的一种基于优先级的流控机制，当某个端口的接收缓存出现拥塞时，会向对端发送反压报文，对端暂停发送对应优先级队列的报文。
    • DSCP（Differentiated Services Code Point）：IP报文头部用来划分服务类型和服务优先级的一个域，取值范围是0~63。
    • 优先级队列：交换机和网卡内部实现的QoS队列，包含0~7的8个优先级队列。
    • TC（Traffic Class）：网络设备将报文区分为不同的服务类别，采用对应的调度策略。一般交换机将报文分成0~7的8个TC，与优先级队列一一对应。NPU参数面网口将报文分成0~3的4个TC。

    • 当产品为Atlas 800T A2 训练服务器、Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元时示例如下。

      以下以2台训练节点（每台节点8个NPU网口IP同网段）接入两台交换机（每台交换机接两台节点），每台交换机使用一个网段（对应两个网关地址），PFC优先级队列为3，DSCP25映射到TC2为例展示配置示例：

      • IPv4：

           [hccn]
   192.168.10.2 ansible_ssh_user="root" deviceip=10.20.0.2,10.20.0.3,10.20.0.4,10.20.0.5,10.20.0.6,10.20.0.7,10.20.0.8,10.20.0.9 detectip=10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1
   192.168.10.3 ansible_ssh_user="root" deviceip=10.20.0.10,10.20.0.11,10.20.0.12,10.20.0.13,10.20.0.14,10.20.0.15,10.20.0.16,10.20.0.17 detectip=10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1
   [hccn:vars]
   gateways="10.20.0.1,10.20.1.1"
   netmask="255.255.255.0"
   roce_port=4791
   bitmap=""
   dscp_tc=""
   common_network=""

      • IPv6

           [hccn]
   3fff:0050:4400::222 ansible_ssh_user="root" deviceip=2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7330,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7331,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7332,2001:0db8:85a3::8a2e:0374:7333,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7334,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7335,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7336,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7337 detectip=2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7340,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7341,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7342,2001:0db8:85a3::8a2e:0374:7343,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7344,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7345,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7346,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7347
   3fff:0050:4400::220 ansible_ssh_user="root" deviceip=2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7340,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7341,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7342,2001:0db8:85a3::8a2e:0374:7343,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7344,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7345,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7346,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7347 detectip=2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7330,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7331,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7332,2001:0db8:85a3::8a2e:0374:7333,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7334,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7335,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7336,2001:0db8:85a3::8a2e:0370:7337
   [hccn:vars]
   gateways="2001:0db8:85a3::8a2e:0370:1"
   netmask="64"
   roce_port=4791
   bitmap=""
   dscp_tc=""
   common_network=""
   [other_build_image]
   [all:vars]
   SCALE="false"

    • 当产品为Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点时示例如下。

      IPv4：以下以2个计算节点，每个计算节点8个NPU模组对应16个Device为例。

         [hccn]
   192.168.10.2 ansible_ssh_user="root" deviceip=10.20.0.2,10.20.1.2,10.20.0.3,10.20.1.3,10.20.0.4,10.20.1.4,10.20.0.5,10.20.1.5,10.20.0.6,10.20.1.6,10.20.0.7,10.20.1.7,10.20.0.8,10.20.1.8,10.20.0.9,10.20.1.9 detectip=10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1
   192.168.10.3 ansible_ssh_user="root" deviceip=10.20.0.10,10.20.1.10,10.20.0.11,10.20.1.11,10.20.0.12,10.20.1.12,10.20.0.13,10.20.1.13,10.20.0.14,10.20.1.14,10.20.0.15,10.20.1.15,10.20.0.16,10.20.1.16,10.20.0.17,10.20.1.17 detectip=10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1,10.20.0.1
   [hccn:vars]
   gateways="10.20.0.1,10.20.1.1"
   netmask="255.255.255.0"
   roce_port=4791
   bitmap=""
   dscp_tc=""
   common_network="0.0.0.0/0"

    • 当产品为Atlas 800 训练服务器（型号：9000）、Atlas 800 训练服务器（型号：9010）、Atlas 900 PoD、Atlas 900T PoD Lite时示例如下。

      以下以2台训练节点，每台节点NPU网口IP地址为4个网段（对应4个网关地址），PFC优先级队列为3，DSCP25映射到TC2为例展示配置示例：

         [hccn]
   192.168.10.2 ansible_ssh_user="root" deviceip=10.20.1.2,10.20.2.3,10.20.3.4,10.20.4.5,10.20.1.6,10.20.2.7,10.20.3.8,10.20.4.9 detectip=10.20.1.1,10.20.2.1,10.20.3.1,10.20.4.1,10.20.1.1,10.20.2.1,10.20.3.1,10.20.4.1
   192.168.10.3 ansible_ssh_user="root" deviceip=10.20.1.10,10.20.2.11,10.20.3.12,10.20.4.13,10.20.1.14,10.20.2.15,10.20.3.16,10.20.4.17 detectip=10.20.1.1,10.20.2.1,10.20.3.1,10.20.4.1,10.20.1.1,10.20.2.1,10.20.3.1,10.20.4.1
   [hccn:vars] 
   gateways="10.20.1.1,10.20.2.1,10.20.3.1,10.20.4.1" 
   netmask="255.255.255.0" 
   roce_port=4791
   bitmap="" 
   dscp_tc="" 
   common_network="0.0.0.0/0"

  2. 执行脚本对inventory_file进行检测。

    方式一：执行ascend-deployer.py文件，进行检测。

    ascend-deployer --hccn --check

    方式二：通过bash执行检测命令。

    bash install.sh --hccn --check

  3. 执行脚本完成配置。执行脚本时会默认在当前环境上安装ansible，若已安装ansible，则会跳过安装。

    • 方式一：执行ascend-deployer.py文件，调用hccn参数。

      ascend-deployer --hccn

    • 方式二：执行hccn脚本。

      bash install.sh --hccn

  4. （可选）如需查询RoCE网卡的IP、网关，配置网络检测对象IP和查询LLDP信息，请参见《Atlas A2 中心推理和训练硬件 26.0.RC1 HCCN Tool 接口参考》的“信息查询”>“获取hccn_tool帮助提示信息”章节。

使用HCCN Tool工具配置

当进行分布式训练时，需要通过昇腾软件中的HCCN Tool工具配置device的网卡IP，用于多个device间通信以实现网络模型参数的同步更新。如果用户需要使用HCCN Tool工具的其他功能（如检查网口Link状态），请参见《Atlas 中心训练服务器 26.0.RC1 HCCN Tool 接口参考》中“信息查询”>"查询网口link状态"或《Atlas A2 中心推理和训练硬件 26.0.RC1 HCCN Tool 接口参考》中“信息查询”>"查询网口link状态"。

Atlas 800 训练服务器、Atlas 900 PoD（型号 9000）、Atlas 300T 训练卡

Atlas 800 训练服务器（型号 9000）、Atlas 800 训练服务器（型号 9010）、Atlas 900 PoD（型号 9000）、Atlas 300T 训练卡（型号 9000）、Atlas 300T Pro 训练卡（型号 9000）请参考《Ascend Training Solution 组网指南》中“参数面网络介绍>中大规模集群组网/小规模组网>参数面网络配置示例”章节中“配置训练节点”通过HCCN Tool配置NPU网口的device IP。

Atlas A2 训练系列产品

Atlas 800T A2 训练服务器、Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元、Atlas 200T A2 Box16 异构子框请参考《Ascend Training Solution 组网指南（Atlas A2训练产品）》中的“参数面网络配置示例”>“配置示例（选择对应的产品）”>“配置训练节点”，通过HCCN Tool配置NPU网口的device IP。

Atlas A3 训练系列产品

Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点请参考《Ascend Training Solution 组网指南（Atlas A3训练产品）》中的“ROCE网口网络配置 > 配置示例（选择对应的示例类型）> 配置训练节点”，通过HCCN_Tool配置NPU网口的device IP。

安装MindCluster集群调度前配置

批量安装MindCluster集群调度前需要参考以下操作完成配置。

当Kubernetes集群规模比较大的时候，可进行分批部署。分批部署时，除按照本章节进行inventory_file配置外，第二批及以后场景需将SCALE参数设置为true，并将第一批已部署完成的worker节点信息删除或注释。

方式一：配置inventory_file文件

方式二：通过Excel表格配置服务器安装或升级的部署参数

使用约束

  • 集群已完成Kubernetes的安装部署，且使用kubectl get pod -A -owide命令查询Pod（容器组）状态为Running正常。
  • 使用MindCluster Ascend Deployer安装MindCluster集群调度时，建议选择worker节点作为执行机。
  • 安装MindCluster集群调度单个组件时，优先安装Ascend Docker Runtime、Volcano。
  • 如需使用MindCluster集群调度，请参见《MindCluster 集群调度用户指南》的“特性指南 > 调度特性指南”章节。

前提条件

  • 已完成参数面网络配置。执行集群训练前，训练节点须进行hccn_tool网络配置，参考步骤1仅修改配置hccn变量区域。
  • 请确保集群所有服务器已配置DNS，所有待安装设备的DNS建议保持一致。若未配置DNS，请参考配置DNS完成DNS的配置。

配置inventory_file文件

  1. 登录MindCluster Ascend Deployer执行机。

  2. 在MindCluster Ascend Deployer执行机上配置待安装设备的IP地址、用户名。

    进入ascend-deployer/ascend_deployer目录，编辑inventory_file文件，添加完成后执行:wq保存退出。

    1. 按照表1，完成master、worker、other_build_image（可选）、npu_node（可选）的变量配置。

      Note

      • 如果K8s集群中存在与master节点架构不一致的服务器，并且该节点（或多个异构节点）会部署MindCluster集群调度时，需在inventory_file文件中配置other_build_image。详细配置方法请参见配置other_build_image。
      • 在向K8s集群应用MindCluster集群调度配置时，需要关注集群中不同的NPU硬件形态，提供不同硬件的特征服务器信息。通过设置npu_node配置不同硬件的特征服务器信息，每种硬件各填写任意一个特征服务器的信息。若不配置npu_node，则默认为inventory_file中worker下面配置的首节点的NPU硬件类型。npu_node需在worker组，可仅填写IP。worker组的参数会根据IP对应覆盖npu_node参数。
      • 当一台服务器既为master节点也作为worker节点时，需要在master和worker节点下均填写该服务器信息。其他服务器按照所属节点角色填写至对应组中。

      表 1 参数说明

      参数 是否可选 说明
      IP 必选 服务器的IP地址，支持动态输入多个IP地址。参数说明如下：
      • index：服务器在IP段中的序号，Int类型，默认为1，如1.1.1.1-1.1.1.3 set_hostname="master-{index}"，那1.1.1.1对应的set_hostname=master-1。
      • step_len：IP跳位步长，末尾IP若不在步长内也会保留。如设置1.1.1.1-1.1.1.6 step_len=2，则输出1.1.1.1,1.1.1.3,1.1.1.5,1.1.1.6。
      • 在批量输入的配置{}中，支持解析参数，包含数据运算、转型等，解析后输出字符串类型。如1.1.1.1-1.1.1.3 set_hostname="master-{str(index+20)+'x'}"，则解析后的主机信息为1.1.1.1 set_hostname="master-21x" ...。
      • IP段输入参数暂仅支持python3。
      • 当为IPv6时，不支持将IP作为动态参数填入。
      ansible_ssh_user 必选 SSH登录远程服务器的账号，需要为root账号。
      ansible_ssh_pass 可选 SSH登录远程服务器账号的密码。

      如果配置了SSH密钥认证方式且root用户可以登录，则无需配置。
      ansible_ssh_port 可选

      SSH连接的端口。

      使用默认值22端口时无需配置。

      如果使用了非默认的其他端口，则需要配置。
      set_hostname 可选。

      多master或多worker节点时必选，单节点时可选。

      设置节点在K8s集群中的节点名，建议用“master-1”或“worker-1”的格式，按照顺序填充。

      如果已有K8s集群，则该名字需要为节点在K8s中的名字，必须配置为小写，不可随意填写。

      若set_hostname与K8s节点名称一致时可不填写；如不一致则需要填写set_hostname。
      npu_num 可选 设置NPU卡的数量。

      Note

      • 配置master节点的主机为K8s的默认控制节点。
      • master个数必须为奇数。

    2. 在[all:vars]配置字段下完成全局变量配置。

      表 2 参数说明

      参数 是否可选 说明
      SCALE 可选

      用于决定是否进行分批部署的可选参数。

      默认值为false。

      当K8s集群规模比较大的时候，可进行分批部署。第二批及之后场景需设置此参数值为true。

      分批部署时，整个集群的MindCluster集群调度组件的版本要求保持一致。
      RUNNER_IP 可选 可配置为MindCluster Ascend Deployer执行机的IP地址，请注意该IP需与其他待安装设备互通。建议在执行机含有多网段多个本机IP时配置该字段。

      示例如下：

       [master]
 xx.xxx.xx.x1 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="master-1"     #请替换为实际待安装设备的IP
 
 [worker]
 xx.xxx.xx.x1-xx.xxx.xx.x3 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx"
 xx.xxx.xx.x5-xx.xxx.xx.x9 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="worker-{ip}-{index}" step_len=2
 
 [npu_node]
 xx.xxx.xx.x3 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="worker-1"      #npu_node用于设置不同硬件的特征服务器信息，每种硬件各填写任意一个特征服务器的信息
 xx.xxx.xx.x4 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="worker-2"

    Note

    Atlas A2 训练系列产品上，IP地址支持配置IPv4和IPv6两种类型，用户使用PuTTY等SSH客户端连接执行机的IP地址和inventory_file文件中配置的IP地址类型需要保持统一，均为IPv4或IPv6。其他设备仅支持配置为IPv4地址。

部署DeepSeek PD实例时配置

前提条件

  • 已安装完成MindCluster集群调度的ascend-docker-runtime、volcano、ascend-device-plugin、ascend-operator、clusterd、noded组件，且各个组件状态为Running正常。
  • 已完成DeepSeek模型权重文件的准备。
  • 已完成参数面网络配置。
  • 已在master节点上使用ascend-deployer安装3.9及以上版本的Python。

配置参数

Note

MindCluster Ascend Deployer工具目前仅支持拉起经典配置的DeepSeek PD实例。

配置参数填写示例如下，参数说明请参见表1、表2。

[master]
xx.xxx.xx.x1 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="master-1"     #请替换为实际待安装设备的IP

[worker]
xx.xxx.xx.x1-xx.xxx.xx.x3 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx"
xx.xxx.xx.x5-xx.xxx.xx.x9 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" 

[all:vars]

# 部署DeepSeek PD时配置
weight_mount_path="" 
model_weight_path="" 
mindie_image_name="" 
mindie_image_file="" 
expert_map_file=""
model_name="ds_r1"
job_id="mindie-service"
p_instances_num=2
d_instances_num=1
single_p_instance_pod_num=2
single_d_instance_pod_num=4
max_seq_len=18000
mindie_host_log_path=""

表 1 [master]、[worker]参数说明

参数 是否可选 说明
IP 必选 服务器的IP地址，支持动态输入多个IP地址。参数说明如下：
  • index：服务器在IP段中的序号，Int类型，默认为1，如1.1.1.1-1.1.1.3 set_hostname="master-{index}"，那1.1.1.1对应的set_hostname=master-1。
  • step_len：IP跳位步长，末尾IP若不在步长内也会保留。如设置1.1.1.1-1.1.1.6 step_len=2，则输出1.1.1.1,1.1.1.3,1.1.1.5,1.1.1.6。
  • 在批量输入的配置{}中，支持解析参数，包含数据运算、转型等，解析后输出字符串类型。如1.1.1.1-1.1.1.3 set_hostname="master-{str(index+20)+'x'}"，则解析后的主机信息为1.1.1.1 set_hostname="master-21x" ...。
  • IP段输入参数暂仅支持python3。
  • 当为IPv6时，不支持将IP作为动态参数填入。
ansible_ssh_user 必选 SSH登录远程服务器的账号，需要为root账号。
ansible_ssh_pass 可选

SSH登录远程服务器账号的密码。

如果配置了SSH密钥认证方式且root用户可以登录，则无需配置。
ansible_ssh_port 可选

SSH连接的端口。

使用默认值22端口时无需配置。

如果使用了非默认的其他端口，则需要配置。

表 2 [all:vars]参数说明

参数 是否可选 说明
weight_mount_path 必选 宿主机挂载目录，将目录挂载至容器。

如：/mnt/mindie_data/
model_weight_path 必选 指定容器内访问权重的路径。

如：/mnt/mindie_data/deepseek_diff_level/deepseek_r1_w8a8
mindie_image_name 可选 镜像名称（适配已经装载好MindIE镜像）。

如：mindie:dev-2.0.RC1.B091-800I-A2-py311-ubuntu22.04-aarch64
mindie_image_file 可选 共享存储镜像文件地址（适配未装载MindIE镜像）。

如：/mnt/weight/image/mindie_image*.tar.gz
expert_map_file 可选 专家部署表路径，需要确保部署表所在的路径后续可在容器中被加载。如：/mnt/weight/16node_gsm8k.json
model_name 可选 模型名称，请求接口时需指定该名称。
job_id 必选 填写Kubernetes中的Namespace。
p_instances_num 必选 P实例个数。
d_instances_num 必选 D实例个数。
single_p_instance_pod_num 必选 单个P实例占用pod个数。
single_d_instance_pod_num 必选 单个D实例占用pod个数。
max_seq_len 必选 最大序列长度，数值要求大于0。仅支持选择以下其中一种取值：
  • 18000
  • 68000
  • 134000
mindie_host_log_path 可选 MindIE日志存储路径，如果CCAE需要配套使用，请填写非root目录。

Note

  • 若集群中存在MindIE镜像，请填写mindie_image_name；若每个节点中存在MindIE镜像文件，请填写mindie_image_file。两个参数中选一个填写即可，若都填写，则优先使用mindie_image_name；若两个参数都未填写，MindCluster Ascend Deployer将尝试从ascend_deployer/resources/MindIE-image目录下查找镜像文件。
  • 填写mindie_image_name和mindie_image_file参数时，请确保集群环境中都存在对应的MindIE镜像或镜像文件。
  • 使用mindie_image_name时，只需填写master节点，worker节点可不填写。未使用mindie_image_name时，请填写待部署的所有worker节点。

Docker场景部署DeepSeek

前提条件

  • 已完成DeepSeek模型权重文件的准备。
  • 已完成Docker组件安装且Docker状态正常，Docker组件需为24.0.0及以上版本。
  • 已完成参数面网络配置。

使用约束

  • 暂仅支持Atlas 800I A2 推理服务器（64GB HCCS款）单机和双机场景、Atlas 800I A3 超节点服务器的单机场景下使用。
  • 执行部署DeepSeek前，待部署节点须进行hccn_tool网络配置，参考步骤1仅修改配置HCCN变量区域。

配置参数填写示例如下，单机填写一台worker信息；双机填写两台worker信息，同时指定mindie_master。参数说明请参见表1、表2。

[worker]
xx.xx.xx.77 ansible_ssh_user="******" ansible_ssh_pass="******"  
xx.xx.xx.87 ansible_ssh_user="******" ansible_ssh_pass="******." 

[all:vars]
mindie_master="xx.xx.xx.77"
weight_mount_path="/home/" # 权重挂载目录，用于后续挂载到PD实例的容器，请确保权重在该目录下
model_weight_path="/home/whr/safetensor/" # 权重文件路径
cntr_mnt_path="/home/"
mindie_image_name="" 
mindie_image_file=""

表 1 [worker]参数说明

参数 是否可选 说明
IP 必选 服务器的IP地址，支持动态输入多个IP地址。参数说明如下：
  • index：服务器在IP段中的序号，Int类型，默认为1，如1.1.1.1-1.1.1.3 set_hostname="master-{index}"，那1.1.1.1对应的set_hostname=master-1。
  • step_len：IP跳位步长，末尾IP若不在步长内也会保留。如设置1.1.1.1-1.1.1.6 step_len=2，则输出1.1.1.1,1.1.1.3,1.1.1.5,1.1.1.6。
  • 在批量输入的配置{}中，支持解析参数，包含数据运算、转型等，解析后输出字符串类型。如1.1.1.1-1.1.1.3 set_hostname="master-{str(index+20)+'x'}"，则解析后的主机信息为1.1.1.1 set_hostname="master-21x" ...。
  • IP段输入参数暂仅支持python3。
  • 当为IPv6时，不支持将IP作为动态参数填入。
ansible_ssh_user 必选 SSH登录远程服务器的账号，需要为root账号。
ansible_ssh_pass 可选

SSH登录远程服务器账号的密码。

如果配置了SSH密钥认证方式且root用户可以登录，则无需配置。
ansible_ssh_port 可选

SSH连接的端口。

使用默认值22端口时无需配置。

如果使用了非默认的其他端口，则需要配置。

表 2 [all:vars]参数说明

参数 是否可选 说明
weight_mount_path 必选 宿主机挂载目录，将目录挂载至容器。

如：/mnt/mindie_data/
model_weight_path 必选 指定容器内访问权重的路径。

如：/mnt/mindie_data/deepseek_diff_level/deepseek_r1_w8a8
mindie_image_name 可选 镜像名称（适配已装载好MindIE镜像）。

如：mindie:dev-2.0.RC1.B091-800I-A2-py311-ubuntu22.04-aarch64
mindie_image_file 可选 共享存储镜像文件地址（适配未装载MindIE镜像）。

如：/mnt/weight/image/mindie_image*.tar.gz
cntr_mnt_path 必选 创建容器时，容器内挂载目录。
mindie_master 可选

双机场景时必选。

 双节点时，用于指定MindIE的master节点IP。

Note

  • 若集群中存在MindIE镜像，请填写mindie_image_name；若每个节点中存在MindIE镜像文件，请填写mindie_image_file。两个参数中选一个填写即可，若都填写，则优先使用mindie_image_name；若两个参数都未填写，MindCluster Ascend Deployer将尝试从ascend_deployer/resources/MindIE-image目录下查找镜像文件。
  • 填写mindie_image_name和mindie_image_file参数时，请确保集群环境中都存在对应的MindIE镜像或镜像文件。

执行安装命令

安装前必读

  • 使用MindCluster Ascend Deployer工具安装前，请确保MindCluster Ascend Deployer执行机的硬盘存储空间在16G以上。
  • 部分组件存在运行时依赖，如PyTorch需要toolkit或nnae提供运行时依赖；在Atlas A2 训练系列产品中，PyTorch需要安装kernels；TensorFlow调用NPU资源需要toolkit或nnae提供运行时依赖；MindSpore安装需要nnae或toolkit，以及kernels软件包提供运行时依赖。
  • 若环境中已安装了ansible，需确保其版本大于等于默认版本。默认版本信息可以在downloader/ansible_reqs.json文件中查看。

前提条件

  • 已完成软件包的下载。
  • 安装用户为root用户，且具有install.sh的可执行权限。
  • 在待安装环境上准备运行用户。MindCluster Ascend Deployer在执行安装命令时会自动创建默认运行用户HwHiAiUser，如用户需自行创建可参考手动创建运行用户。

安装步骤

  1. 以软件包的安装用户登录待安装设备。

  2. 执行安装命令。

    • 使用Pip方式安装MindCluster Ascend Deployer时，在本机任意路径使用ascend-deployer命令进行安装。

      ascend-deployer --install=<package_name_1>,<package_name_2>

    • 通过下载zip包解压使用MindCluster Ascend Deployer工具时，需进入ascend_deployer目录，使用bash install.sh命令安装。

      bash install.sh --install=<package_name_1>,<package_name_2>

    命令示例如表1所示。

    <package_name_x>可选范围参见支持安装及升级场景或通过执行bash install.sh --help查看全部可用参数。

    请按照“sys_pkg>python>npu>CANN、MindIE、MindCluster（性能测试，故障诊断，集群调度）>ubengine（可选）>deepseek_pd、deepseek_cntr”的顺序进行安装，安装时resources目录下的CANN包版本需和NPU配套。

    Note

    执行安装命令时MindCluster Ascend Deployer工具会默认检查环境是否满足安装的要求，若出现检查报错信息，请根据其信息评估是否使用--skip_check跳过检查继续安装。如示例所示。

    bash install.sh --install=<package_name_1>,<package_name_2>  --skip_check

    表 1 安装命令示例

    安装类型 安装命令
    系统环境初始化（安装sys_pkg） 
    bash install.sh --install=sys_pkg                         #执行--install命令时，请勿重复安装sys_pkg。
    系统环境初始化（安装python） 
    bash install.sh --install=python
    NPU固件与驱动（右侧命令任选其一执行） 
    bash install.sh --install=npu
    bash install.sh --install=driver,firmware
    CANN软件（训练&推理&开发调试场景） 
    bash install.sh --install=kernels,toolkit
    CANN软件（边缘推理场景） 
    bash install.sh --install=nnrt,kernels
    CANN软件（训练&推理场景） 
    bash install.sh --install=nnae,kernels
    MindCluster集群调度 
    bash install.sh --install=ascend-device-plugin,ascend-docker-runtime,noded,npu-exporter,volcano,ascend-operator,clusterd,resilience-controller
    MindCluster性能测试 
    bash install.sh --install=toolbox
    MindCluster故障诊断 
    bash install.sh --install=fault-diag
    MindIE推理引擎 
    bash install.sh --install=mindie_image
    部署DeepSeek PD实例 
    bash install.sh --install=deepseek_pd
    Docker场景部署DeepSeek 
    bash install.sh --install=deepseek_cntr
    MAMI包修复UB链路 
    bash install.sh --install=ubengine

    Note

  3. （可选）涉及安装CANN和ToolBox时，用户需签署华为企业业务最终用户许可协议（EULA）后进入安装流程，根据回显页面执行y或Y确认协议，输入其他任意字符为拒绝协议，确认接受协议后自动开始安装。

    若当前语言环境不满足要求，可以执行如下命令配置系统的默认语言环境。

    • 配置为中文

      export LANG=zh_CN.UTF-8

    • 配置为英文

      export LANG=en_US.UTF-8

  4. （可选）涉及到安装驱动固件时，建议安装完成后立即重启。

    单机安装时重启请执行reboot命令。批量安装则执行以下命令重启所有设备。

    1. 如果MindCluster Ascend Deployer工具是部署在某一台待安装设备上，需要先在“inventory_file”屏蔽本机IP地址，如下所示，否则执行4.b时可能还未发送重启命令到其他服务器，本机就已重启，导致其他服务器无法重启。如果MindCluster Ascend Deployer工具是部署在通用服务器可以跳过本步骤。

       #本机IP address ansible_ssh_user="root" # 屏蔽本机IP

    2. 重启服务器。

      ansible -i inventory_file all -m shell -a 'reboot'

    3. 其他待安装设备重启后，请在“inventory_file”中解除屏蔽的本机IP，然后执行reboot命令重启本机。

  5. （可选）部署DeepSeek PD实例时，MindIE的部署脚本将存放在[master][0]节点的/root/.ascend_deployer/mindie_pd/kubernetes_deploy_scripts/路径中。

    1. 若重新拉起DeepSeek PD实例，需进入MindIE部署脚本存放路径后，执行以下命令。

      # 使用Atlas 800I A2 推理产品时，对应命令如下
source /usr/local/ascendrc && python3 deploy_ac_job.py

# 使用Atlas 800I A3 超节点服务器时，对应命令如下
source /usr/local/ascendrc && python3 deploy_ac_job.py --user_config_path user_config_base_A3.json

    2. 查看DeepSeek PD实例的状态，执行以下命令。

      kubectl get pod -A -owide | grep mindie # 将mindie替换成拉起服务时填写的job_id

      若pod状态显示为“Running”，即表示PD实例对应的pod节点已拉起，如下图所示。

    3. 执行如下命令进行一个问答测试，验证PD实例是否正常。

      # 将master节点IP替换成实际的IP

curl http://master节点IP:31015/v1/chat/completions -X POST -d'{"model": "ds_r1","messages": [{"role": "user","content": "You are a helpful assistant."}],"stream": false,"presence_penalty": 1.03,"frequency_penalty": 1.0,"repetition_penalty": 1.0,"temperature": 0.5,"top_p": 0.95,"top_k": 1,"seed": 1,"max_tokens": 500}'

      等待大约1分钟后，如能正常回答如下内容（每次回答的内容可能不同），表示实例状态正常。

      {"id":"******","object":"chat.completion","created":1747295960,"model":"dsv3_w8a8","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","tool_calls":null,"content":"<think>\nOkay, the user wants me to act as a helpful assistant. Let me start by understanding what that entails. Being helpful means providing accurate, clear, and concise information. I need to make sure I address their queries effectively without unnecessary fluff.\n\nFirst, I should consider different types of questions they might ask—factual, how-to, troubleshooting, etc. For each type, my approach might vary. Factual questions require quick answers with reliable sources. How-to guides need step-by-step instructions. Troubleshooting might involve asking follow-up questions to diagnose issues.\n\nI also need to be cautious about potential misunderstandings. If a question is ambiguous or unclear, it's better to ask for clarification rather than assume. That way, I can provide the most relevant assistance possible.\n\nAnother aspect is maintaining a friendly and approachable tone. Even though the user hasn't specified this explicitly since they mentioned \"helpful,\" which usually implies a positive interaction style.\n\nAdditionally, I should stay updated on current information if needed but remember my knowledge cutoff is October 2023. So if there's a time-sensitive question post that date, I should inform them about the limitation.\n\nLastly, ensuring responses are well-structured. Using bullet points or numbered lists when appropriate can enhance readability. Avoiding technical jargon unless necessary, and explaining terms if used.\n</think>\n\nHello! I'm here to help you with any questions, tasks, or information you need—just let me know how I can assist you today! Whether it's explaining concepts solving problems, offering advice, or brainstorming ideas, feel free to ask. ...

    4. 若需要删除DeepSeek PD实例，需进入MindIE部署脚本存放路径后，执行以下命令。

      bash delete.sh mindie # 将mindie替换成拉起服务时填写的job_id

  6. （可选）Docker场景部署DeepSeek时，MindIE Server的配置文件将存放在/usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/conf/config.json路径中。

    1. 启动mindieservice_daemon服务化，进入容器内，执行以下命令。

      # source 下面对应的环境变量/usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/scripts/
# 确保source完所有环境变量后执行如下命令启动服务化，需绑核拉起，可使用lscpu查询第一个NUMA的核数，典配800IA2服务器的第一个NUMA核数为0-31：
taskset -c 0-31 /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/bin/mindieservice_daemon

    2. 查看回显，出现“Daemon start success!”时表示服务拉起成功。

    3. 执行如下命令进行一个问答测试，验证推理服务是否正常。

      Note

      在双机场景下，请将命令中的127.0.0.1替换成MindIE master节点的IP地址。

      curl 127.0.0.1:1025 -X POST -d '{"inputs":"You are a helpful assistant.","parameters":{"max_new_tokens":250, "temperature":0.3, "top_p":0.3, "top_k":5, "do_sample":true, "repetition_penalty":1.05, "seed":128}}'

      等待大约1分钟后，如能正常回答如下内容（每次回答的内容可能不同），表示服务状态正常。

      {"id":"******","object":"chat.completion","created":1747295960,"model":"dsv3_w8a8","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","tool_calls":null,"content":"<think>\nOkay, the user wants me to act as a helpful assistant. Let me start by understanding what that entails. Being helpful means providing accurate, clear, and concise information. I need to make sure I address their queries effectively without unnecessary fluff.\n\nFirst, I should consider different types of questions they might ask—factual, how-to, troubleshooting, etc. For each type, my approach might vary. Factual questions require quick answers with reliable sources. How-to guides need step-by-step instructions. Troubleshooting might involve asking follow-up questions to diagnose issues.\n\nI also need to be cautious about potential misunderstandings. If a question is ambiguous or unclear, it's better to ask for clarification rather than assume. That way, I can provide the most relevant assistance possible.\n\nAnother aspect is maintaining a friendly and approachable tone. Even though the user hasn't specified this explicitly since they mentioned \"helpful,\" which usually implies a positive interaction style.\n\nAdditionally, I should stay updated on current information if needed but remember my knowledge cutoff is October 2023. So if there's a time-sensitive question post that date, I should inform them about the limitation.\n\nLastly, ensuring responses are well-structured. Using bullet points or numbered lists when appropriate can enhance readability. Avoiding technical jargon unless necessary, and explaining terms if used.\n</think>\n\nHello! I'm here to help you with any questions, tasks, or information you need—just let me know how I can assist you today! Whether it's explaining concepts solving problems, offering advice, or brainstorming ideas, feel free to ask. ...

    4. 若需要停止mindieservice_daemon服务，执行以下命令。

      pkill -9 -f "mindieservice_daemon"
pkill -9 -f mindie_llm_back

查看安装报告及状态信息

安装完成后会在当前路径下生成report目录，包含安装报告report.csv和report.json文件。报告文件中以服务器为维度记录了服务器IP地址、状态等结果信息。

在~/.ascend_deployer/deploy_info下会生成安装进度信息文件deployer_progress_output.json，查看安装过程和状态信息。

后续操作

检查安装结果

检查安装结果

通过MindCluster Ascend Deployer工具安装完成后，可以通过执行如下操作检查各组件的版本及能否正常工作。

<target>可选范围可通过执行bash install.sh --help查看或参考install参数说明。

bash install.sh --test=<target>

全量检查

检查已安装的全量组件及版本信息。

bash install.sh   --test=all                                //测试已安装的全量组件及版本信息

回显信息如下所示。

task info:Generate the test report
[===================================================]
 
{'xx.xx.xx.xx': {'driver': ['OK', '26.0.RC1'], 'ubengine': ['not installed', ''], 'firmware': ['OK', '9.0.0.0.203'], 'mcu': {'npu_id_0': '24.15.30', 'npu_id_1': '24.15.30', 'npu_id_2': '24.15.30', 'npu_id_3': '24.15.30', 'npu_id_4': '24.15.30', 'npu_id_5': '24.15.30', 'npu_id_6': '24.15.30', 'npu_id_7': '24.15.30'}, 'toolbox': ['OK', '26.0.0'], 'mindspore': ['not installed', ''], 'pytorch': ['not installed', ''], 'tensorflow': ['not installed', ''], 'nnae': ['OK', '9.0.0'], 'nnrt': ['OK', '9.0.0'], 'toolkit': ['OK', '9.0.0'], 'fault-diag': ['OK', '26.0.0'], 'mindie_image': ['not installed', '']}}
 
localhost.localdomain: xx.xx.xx.xx: {'ascend-operator': ['OK', 'v26.0.0'], 'clusterd': ['OK', 'v26.0.0'], 'resilience-controller': ['not installed', ''], 'volcano': ['OK', 'v1.9.0'], 'ascend-device-plugin': ['OK', 'v26.0.0'], 'noded': ['not installed', ''], 'npu-exporter': ['not installed', ''], 'ascend-docker-runtime': ['not installed', '']}
 
 
npu-clusters
------------+--------------+------------------+--------------
npu         | driver       | firmware         | ubengine
------------+--------------+------------------+----------------
xx.xx.xx.xx | OK, 26.0.RC1 | OK, 9.0.0.0.203  | not installed
------------+--------------+------------------+--------------
 
mcu-version
------------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+---------
ip          | npu_id_0 | npu_id_1 | npu_id_2 | npu_id_3 | npu_id_4 | npu_id_5 | npu_id_6 | npu_id_7
------------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+---------
xx.xx.xx.xx | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30
------------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+---------
 
cann-clusters
------------+------------+------------+------------+-----------+--------------
cann        | toolbox    | nnae       | nnrt       | toolkit   | mindie_image
------------+------------+------------+------------+-----------+--------------
xx.xx.xx.xx | OK, 26.0.0 | OK, 9.0.0  | OK, 9.0.0  | OK, 9.0.0 | not installed
------------+------------+------------+------------+-----------+--------------
 
pypkg-clusters
------------+---------------+---------------+---------------+------------
pypkg       | mindspore     | tensorflow    | pytorch       | fault-diag
------------+---------------+---------------+---------------+------------
xx.xx.xx.xx | not installed | not installed | not installed | OK, 26.0.0
------------+---------------+---------------+---------------+------------
 
 
dl-clusters(master-node)
-----------------------------------+-----------------+--------------+------------+----------------------
master-node                        | ascend-operator | clusterd     | volcano    | resilience-controller
-----------------------------------+-----------------+----------+------------+--------------------------
localhost.localdomain: xx.xx.xx.xx | OK, v26.0.0     | OK, v26.0.0  | OK, v1.9.0 | not installed
-----------------------------------+-----------------+--------------+------------+----------------------
 
dl-clusters(worker-node)
-----------------------------------+----------------------+---------------+--------------
worker-node                        | ascend-device-plugin | noded         | npu-exporter
-----------------------------------+----------------------+---------------+--------------
localhost.localdomain: xx.xx.xx.xx | OK, v26.0.0          | not installed | not installed
-----------------------------------+----------------------+---------------+--------------
 
dl-clusters(worker-node-physical)
-----------------------------------+----------------------
worker-node                        | ascend-docker-runtime
-----------------------------------+----------------------
localhost.localdomain: xx.xx.xx.xx | not installed
-----------------------------------+----------------------
 => localhost
ascend deployer processed success
run cmd: --test=all successfully

检查NPU驱动与固件、UB互联、CANN、MindCluster故障诊断、MindCluster性能测试、MindIE容器

可执行如下命令查询已安装软件及版本信息。

bash install.sh --test=toolbox                                     //测试toolbox是否正常

检查AI框架

可执行如下命令查询已安装的AI框架信息。

bash install.sh   --test=mindspore                 //测试已安装的mindspore及版本信息。

检查MindCluster集群调度组件

方式一：执行如下命令检查已安装的MindCluster集群调度组件及版本信息。示例如下。

bash install.sh   --test=clusterd

方式二：安装MindCluster集群调度后，可进入/ascend_deployer/report目录通过报告文件“report.json”或“report.csv”查看安装结果及节点状态。

检查MindIE容器版本信息

可执行如下命令检查MindIE容器的版本信息。

bash install.sh   --test=mindie_image

后续操作

配置环境变量

配置环境变量

当用户完成软件包的安装后，为保证软件的正常使用，需参考相关步骤完成环境变量的配置。

（可选）取消免密

建议安装完成后，根据实际使用场景，自行取消root用户登录和免密登录。

在Linux系统中，如果用户是通过ssh-keygen生成密钥实现的免密登录，可以执行如下步骤取消免密登录。

  1. 进入~/ssh目录。

    cd ~/.ssh

  2. 删除对应的公钥文件。

    rm authorized_keys

配置Python环境变量

在使用Python3.7.5之前，需配置如下环境变量：

#用于设置Python3.7.5库文件路径
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#如果用户环境存在多个Python3版本，则指定使用Python3.7.5版本
export PATH=/usr/local/python3.7.5/bin:$PATH

（可选）配置gcc环境变量

模型训练要求7.3.0版本及以上gcc（执行gcc --version命令查询），若低于7.3.0，用户可执行如下操作步骤，使用工具安装的7.3.0版本gcc。

  1. 以root用户登录服务器。

  2. 配置环境变量（以“/usr/local/gcc7.3.0”路径为例，请根据gcc7.3.0实际路径为准，实际安装路径可执行find / -name gcc7.3.0）。

    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/gcc7.3.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
export CC=/usr/local/gcc7.3.0/bin/gcc
export CXX=/usr/local/gcc7.3.0/bin/g++
export PATH=/usr/local/gcc7.3.0/bin:${PATH}

  3. 执行gcc --version命令查看gcc版本，若返回如下版本信息，表示配置成功。

    gcc (GCC) 7.3.0

[!NOTICE]

  • 安装过程中会创建Docker用户组并启动Docker服务。安装完成后，用户可以卸载系统中可能存在安全风险的gcc、g++、JDK等第三方组件。
  • 如果用户明确需要gcc7.3.0编译模型，且由于用户编译脚本等问题，无法通过环境变量控制gcc版本时，可执行如下操作，修改软链接。 修改软链接前，用户需执行find / -name gcc7.3.0是否存在gcc7.3.0文件夹，若没有该文件夹，表示工具没有安装7.3.0版本gcc，则请用户跳过如下操作步骤。

    1. 在服务器任意目录下执行如下示例命令（以“/usr/local/gcc7.3.0”路径为例），根据gcc7.3.0文件夹实际路径建立软链接。

      ln -sf /usr/local/gcc7.3.0/bin/gcc /usr/bin/gcc

    2. 执行gcc --version命令查看gcc版本，若返回如下版本信息，表示配置成功。

      gcc (GCC) 7.3.0

配置昇腾软件的环境变量

toolkit等软件提供进程级环境变量设置脚本，供用户在进程中引用，以自动完成环境变量设置。用户进程结束后自动失效。示例如下（以root用户默认安装路径为例）：

# 安装8.5.0之前版本的toolkit包时配置
. /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh  

# 安装8.5.0及之后版本的toolkit/nnrt/nnae包时配置
. /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh 

# 安装8.5.0之前版本的nnrt包时配置
. /usr/local/Ascend/nnrt/set_env.sh
    
# 安装8.5.0之前版本的nnae包时配置
. /usr/local/Ascend/nnae/set_env.sh

# 安装toolbox包时配置
. /usr/local/Ascend/toolbox/set_env.sh

用户也可以通过修改~/.bashrc文件方式设置永久环境变量，操作如下：

  1. 以运行用户在任意目录下执行vi ~/.bashrc命令，打开.bashrc文件，在文件最后一行后面添加上述内容。
  2. 执行:wq!命令保存文件并退出。
  3. 执行source ~/.bashrc命令使其立即生效。

（可选）配置device的网卡IP

当进行分布式训练时，需配置device的网卡IP，具体操作可参考配置参数面网络。

如果用户想批量配置device的网卡IP，可取用MindCluster Ascend Deployer工具提供的device IP配置脚本（ascend-deployer/ascend_deployer/tools/hccn.py），详情可参考使用HCCN Tool工具配置。

升级昇腾软件

MindCluster Ascend Deployer工具当前仅支持升级CANN软件包、NPU固件与驱动、MAMI包、MCU固件以及MindCluster组件（性能测试，故障诊断，集群调度），升级操作可以参考安装昇腾软件，获取所需版本的软件包后执行升级操作即可。

升级前准备

MindCluster Ascend Deployer工具当前支持单机升级软件包及批量升级软件包，当前支持升级以下软件：CANN软件包、NPU固件与驱动、MAMI包、MCU固件以及MindCluster组件（性能测试，故障诊断，集群调度）。

如果是单机升级，请跳过远程连接服务器与配置服务器升级参数章节。

升级前准备

使用MindCluster Ascend Deployer工具进行软件升级前，请确保已完成以下操作。

升级时约束

  • 升级前需注意在ascend-deployer/ascend_deployer/resources/目录下，请确保只存在所需版本的软件包，否则可能出现版本不配套的情况。
  • 升级MindCluster组件请在获取软件包后使用指定软件安装方式升级。

远程连接服务器（可选）

MindCluster Ascend Deployer支持通过SSH密钥认证（免密登录）和SSH密码认证两种方式远程连接其他待升级服务器，推荐用户参考以下步骤进行SSH密钥认证。配置HCCN参数时必须配置免密登录。

SSH密码认证请根据所需安装的软件包，配置服务器安装部署参数（以下简称inventory_file）文件中的ansible_ssh_pass字段。

单机升级请跳过本步骤。

前提条件

已完成软件包的下载。

配置SSH密钥认证

  1. 密钥认证设置。

    1. 在管理服务器（MindCluster Ascend Deployer执行机）上执行以下命令生成SSH Key。

      为安全起见，请在执行以下命令前将当前umask值改为0077，执行完后再恢复原umask值。

      在远程登录时，建议在家目录下的.bashrc里修改umask值，并将操作命令放置在.bashrc的首行。然后执行:wq!命令保存文件并退出；执行source ~/.bashrc命令使其立即生效。

      ssh-keygen -t rsa -b 3072

      在提示“Enter file in which to save the key”时直接回车选择默认选项即可。为了安全起见，建议在提示“Enter passphrase”时输入密钥密码（符合密码复杂度要求）。

      Note

      以上为示例，请注意SSH密钥和密钥密码在使用和保管过程中的风险，特别是密钥未加密时的风险，用户应按照所在组织的安全策略进行相关配置，如口令复杂度要求、安全配置（协议、加密套件、密钥长度、是否允许使用ssh-keygen等）。

    2. 执行以下命令将管理服务器的公钥拷贝到其他待升级设备上。

      ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub <user>@<ip>

      其中<user>替换为登录的账号，<ip>替换为待升级设备服务器的IP。后续在inventory_file文件中配置时，需与当前步骤配置的用户名和IP保持一致。

    3. 验证管理服务器是否可以正常登录其他待升级设备。

      ssh <user>@<ip>

      其中<user>替换为登录的账号，<ip>替换为待升级设备服务器的IP。

    4. 退出登录。

      exit

  2. 在管理服务器上，设置SSH代理管理SSH密钥，避免在MindCluster Ascend Deployer工具批量升级过程中输入密钥密码。设置SSH代理命令如下：

    1. 开启ssh-agent的bash进程。

      ssh-agent bash

    2. 向ssh-agent添加私钥。

      ssh-add ~/.ssh/id_rsa

      执行如上命令会提示“Enter passphrase for /root/.ssh/id_rsa:”，此时需要输入步骤1中设置的密钥密码。

    Note

    后续批量升级过程结束后，请执行exit退出ssh-agent的bash进程，避免安全风险。

配置服务器升级参数

配置批量待升级场景

批量升级NPU驱动固件、MAMI包、MCU固件、CANN软件包、MindCluster性能测试、MindCluster故障诊断、MindCluster集群调度、MindIE镜像和配置HCCN参数前需要参考以下操作完成配置。MindCluster Ascend Deployer工具支持升级的全部软件包请参见支持安装及升级的软件包。

当前支持以下2种配置方式。本章节主要指导批量升级的场景，单机升级可跳过。

编辑inventory_file文件

  1. 登录MindCluster Ascend Deployer执行机。

  2. 在MindCluster Ascend Deployer执行机上配置待升级的其他设备的IP地址、用户名。

    进入ascend-deployer/ascend_deployer目录，编辑inventory_file文件，在[worker]下面需注释或删除“localhost ansible_connection='local' ansible_ssh_user='root'”内容，按照表1，完成相关参数的配置，填写完成后执行:wq保存退出。

    表 1 参数说明

    参数 是否可选 说明
    IP 必选 服务器的IP地址。
    ansible_ssh_user 必选 SSH登录远程服务器的账号，需要为root账号。
    ansible_ssh_pass 可选

    SSH登录远程服务器账号的密码。

    如果配置了SSH密钥认证方式且root用户可以登录，则无需配置。
    npu_num 可选 设置NPU卡的数量，可核对识别到的NPU数量与规划NPU数量是否相符。

    示例如下：

     [worker]
 10.125.45.171 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxx"       #请替换为实际待升级设备的IP
 10.125.45.172 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxx"       #请替换为实际待升级设备的IP

    Note

    IP地址支持配置IPv4和IPv6两种类型，用户使用PuTTY等SSH客户端连接执行机的IP地址和inventory_file文件中配置的IP地址类型需要保持统一，均为IPv4或IPv6。

升级MindCluster集群调度前配置

批量升级MindCluster集群调度前需要参考以下操作完成配置。

当K8s集群规模比较大的时候，可进行分批部署。分批部署时，除按照本章节进行inventory_file配置外，第二批及以后场景需将SCALE参数设置为true。

MindCluster Ascend Deployer工具支持升级的全部软件包请参见支持安装及升级场景。

方式一：配置inventory_file文件

方式二：通过Excel表格配置服务器安装或升级的部署参数

使用约束

  • 使用MindCluster Ascend Deployer升级MindCluster集群调度时，请同样使用MindCluster Ascend Deployer升级其软件依赖。
  • 使用MindCluster Ascend Deployer升级MindCluster集群调度时，建议选择worker节点作为执行机。
  • 升级MindCluster场景时，请确保系统中Docker容器、文件系统或根目录的磁盘空间，在已用空间基础上额外使用18G（MindCluster镜像和训练推理镜像预估值）后，剩余可用空间大于30%。
  • 升级MindCluster时，不同操作系统节点间组建集群可能会导致升级失败。

前提条件

  • 已完成参数面网络配置。执行集群训练前，训练节点须进行hccn_tool网络配置，参考步骤1仅修改配置hccn变量区域。
  • 请确保集群所有服务器已配置DNS，所有待升级设备的DNS建议保持一致。若未配置DNS，请参考配置DNS完成DNS的配置。

配置inventory_file文件

  1. 登录MindCluster Ascend Deployer执行机。

  2. 在MindCluster Ascend Deployer执行机上配置待升级设备的IP地址、用户名。

    进入ascend-deployer/ascend_deployer目录，编辑inventory_file文件，添加完成后执行:wq保存退出。

    1. 按照表1要求完成master、worker、other_build_image（可选）、npu_node（可选）的变量配置。

      Note

      • 如果K8s集群中存在与master节点架构不一致的服务器，并且该节点（或多个异构节点）会部署MindCluster集群调度时，需在inventory_file文件中配置other_build_image。详细配置方法请参见配置other_build_image。
      • 在向K8s集群应用MindCluster集群调度配置时，需要关注集群中不同的NPU硬件形态，通过设置npu_node配置不同硬件的特征服务器信息，每种硬件各填写任意一个特征服务器的信息。若不配置npu_node，则默认为inventory_file中worker下面配置的首节点的NPU硬件类型。npu_node需在worker组，可仅填写IP。worker组的参数会根据IP对应覆盖npu_node参数。
      • 当一台服务器既为master节点也作为worker节点时，需要在master和worker节点下均填写该服务器信息。其他服务器按照所属节点角色填写至对应组中。

      表 1 参数说明

      参数 是否可选 说明
      IP 必选 服务器的IP地址，支持动态输入多个IP地址。参数说明如下：
      • index：服务器在IP段中的序号，Int类型，默认为1，如1.1.1.1-1.1.1.3 set_hostname="master-{index}"，那1.1.1.1对应的set_hostname=master-1。
      • step_len：IP跳位步长，末尾IP若不在步长内也会保留。如设置1.1.1.1-1.1.1.6 step_len=2，则输出1.1.1.1,1.1.1.3,1.1.1.5,1.1.1.6。
      • 在批量输入的配置{}中，支持解析参数，包含数据运算、转型等，解析后输出字符串类型。如1.1.1.1-1.1.1.3 set_hostname="master-{str(index+20)+'x'}"，则解析后的主机信息为1.1.1.1 set_hostname="master-21x" ...。
      • IP段输入参数暂仅支持python3。
      • 当为IPv6时，不支持将IP作为动态参数填入。
      ansible_ssh_user 必选 SSH登录远程服务器的账号，需要为root账号。
      ansible_ssh_pass 可选

      SSH登录远程服务器账号的密码。

      如果配置了SSH密钥认证方式且root用户可以登录，则无需配置。
      ansible_ssh_port 可选

      SSH连接的端口。

      使用默认值22端口时无需配置。

      如果使用了非默认的其他端口，则需要配置。
      set_hostname 可选。

      设置节点在K8s集群中的节点名，建议用“master-1”或“worker-1”的格式，按照顺序填充。

      如果已有K8s集群，则该名字需要为节点在K8s中的名字，必须配置为小写，不可随意填写。

      若set_hostname与K8s节点名称一致时可不填写；如不一致则需要填写set_hostname。

      Note

      • 配置master节点的主机为K8s的默认控制节点。
      • master个数必须为奇数。

    2. 在[all:vars]配置字段下完成全局变量配置。

      表 2 参数说明

      参数 是否可选 说明
      SCALE 可选

      用于决定是否进行分批部署的可选参数。

      默认值为false。

      当K8s集群规模比较大的时候，可进行分批部署。第二批及之后场景需设置此参数值为true。

      分批部署时，整个集群的MindCluster集群调度组件的版本要求保持一致。
      RUNNER_IP 可选 可配置为MindCluster Ascend Deployer执行机的IP地址，请注意该IP需与其他待升级设备互通。建议在执行机含有多网段多个本机IP时配置该字段。

      示例如下：

       [master]
 xx.xxx.xx.x1 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="master-1"     #请替换为实际待升级设备的IP
 
 [worker]
 xx.xxx.xx.x1-xx.xxx.xx.x3 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx"
 xx.xxx.xx.x5-xx.xxx.xx.x9 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="worker-{ip}-{index}" step_len=2
 
 [npu_node]
 xx.xxx.xx.x3 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="worker-1"      #npu_node用于设置不同硬件的特征服务器信息，每种硬件各填写任意一个特征服务器的信息
 xx.xxx.xx.x4 ansible_ssh_user="root" ansible_ssh_pass="xxxxxxx" set_hostname="worker-2"

执行升级命令

升级前必读

使用MindCluster Ascend Deployer工具升级前，请确保MindCluster Ascend Deployer执行机的硬盘存储空间在16G以上。

前提条件

  • 已完成软件包的下载。
  • 升级用户为root用户，且具有install.sh的可执行权限。

升级步骤

  1. 以软件包的升级用户登录待升级设备。

  2. 执行升级命令。

    • 使用Pip方式安装MindCluster Ascend Deployer时，在本机任意路径使用ascend-deployer命令进行升级。

      ascend-deployer --upgrade=<package_name_1>,<package_name_2>

    • 通过下载zip包解压使用MindCluster Ascend Deployer工具时，需进入ascend_deployer目录，使用bash install.sh命令升级。

      bash install.sh --upgrade=<package_name_1>,<package_name_2>

    命令示例如表1所示。

    <package_name_x>可选范围参见支持安装及升级场景或通过执行bash install.sh --help查看全部可用参数。

    请按照“NPU>CANN、MindCluster（性能测试，故障诊断，集群调度）>MCU>ubengine（可选）”的顺序进行升级，升级时resources目录下的CANN包版本需和NPU配套。

    Note

    执行升级命令时MindCluster Ascend Deployer工具会默认检查环境是否满足升级的要求，若出现检查报错信息，请根据其信息评估是否使用--skip_check跳过检查继续升级。如示例所示。

    bash install.sh --upgrade=<package_name_1>,<package_name_2>  --skip_check

    表 1 升级命令示例

    安装类型 升级命令
    NPU驱动和固件（右侧命令任选其一执行） 
    bash install.sh --upgrade=npu
    bash install.sh --upgrade=driver,firmware
    MCU固件 
    bash install.sh --upgrade=mcu
    CANN软件（训练&推理&开发调试场景） 
    bash install.sh --upgrade=kernels,toolkit
    CANN软件（边缘推理场景） 
    bash install.sh --upgrade=nnrt,kernels
    CANN软件（训练&推理场景） 
    bash install.sh --upgrade=nnae,kernels
    MindCluster集群调度 
    bash install.sh --upgrade=ascend-device-plugin,ascend-docker-runtime,noded,npu-exporter,volcano,ascend-operator,clusterd,resilience-controller
    MindCluster性能测试 
    bash install.sh --upgrade=toolbox
    MindCluster故障诊断 
    bash install.sh --upgrade=fault-diag
    MAMI包修复UB链路 
    bash install.sh --upgrade=ubengine

    Note

  3. （可选）涉及升级CANN和MindCluster性能测试时，用户需签署华为企业业务最终用户许可协议（EULA）后进入升级流程，根据回显页面执行y或Y确认协议，输入其他任意字符为拒绝协议，确认接受协议后自动开始升级。

    若当前语言环境不满足要求，可以执行如下命令配置系统的默认语言环境。

    • 配置为中文

      export LANG=zh_CN.UTF-8

    • 配置为英文

      export LANG=en_US.UTF-8

  4. （可选）涉及到升级驱动固件时，建议升级完成后立即重启。

    单机升级时重启请执行reboot命令。批量升级则执行以下命令重启所有设备。

    1. 如果MindCluster Ascend Deployer工具是部署在某一台待升级设备上，需要先在“inventory_file”屏蔽本机IP地址，如下所示，否则执行4.b时可能还未发送重启命令到其他服务器，本机就已重启，导致其他服务器无法重启。如果MindCluster Ascend Deployer工具是部署在通用服务器可以跳过本步骤。

       #本机IP address ansible_ssh_user="root" # 屏蔽本机IP

    2. 重启服务器。

      ansible -i inventory_file all -m shell -a 'reboot'

    3. 其他待升级设备重启后，请在“inventory_file”中解除屏蔽的本机IP，然后执行reboot命令重启本机。

检查升级结果

通过MindCluster Ascend Deployer工具升级完成后，可以执行如下操作检查各组件的版本及能否正常工作。

<target>可选范围可通过执行bash install.sh --help查看或参考install参数说明。

bash install.sh --test=<target>

全量检查

检查已安装的全量组件及版本信息。

bash install.sh   --test=all                                //测试已安装的全量组件及版本信息。

回显信息如下所示。

task info:Generate the test report
[===================================================]
 
{'xx.xx.xx.xx': {'driver': ['OK', '26.0.RC1'], 'ubengine': ['not installed', ''], 'firmware': ['OK', '9.0.0.0.203'], 'mcu': {'npu_id_0': '24.15.30', 'npu_id_1': '24.15.30', 'npu_id_2': '24.15.30', 'npu_id_3': '24.15.30', 'npu_id_4': '24.15.30', 'npu_id_5': '24.15.30', 'npu_id_6': '24.15.30', 'npu_id_7': '24.15.30'}, 'toolbox': ['OK', '26.0.0'], 'mindspore': ['not installed', ''], 'pytorch': ['not installed', ''], 'tensorflow': ['not installed', ''], 'nnae': ['OK', '9.0.0'], 'nnrt': ['OK', '9.0.0'], 'toolkit': ['OK', '9.0.0'], 'fault-diag': ['OK', '26.0.0'], 'mindie_image': ['not installed', '']}}
 
localhost.localdomain: xx.xx.xx.xx: {'ascend-operator': ['OK', 'v26.0.0'], 'clusterd': ['OK', 'v26.0.0'], 'resilience-controller': ['not installed', ''], 'volcano': ['OK', 'v1.9.0'], 'ascend-device-plugin': ['OK', 'v26.0.0'], 'noded': ['not installed', ''], 'npu-exporter': ['not installed', ''], 'ascend-docker-runtime': ['not installed', '']}
 
 
npu-clusters
------------+--------------+------------------+--------------
npu         | driver       | firmware         | ubengine
------------+--------------+------------------+----------------
xx.xx.xx.xx | OK, 26.0.RC1 | OK, 9.0.0.0.203  | not installed
------------+--------------+------------------+--------------
 
mcu-version
------------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+---------
ip          | npu_id_0 | npu_id_1 | npu_id_2 | npu_id_3 | npu_id_4 | npu_id_5 | npu_id_6 | npu_id_7
------------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+---------
xx.xx.xx.xx | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30 | 24.15.30
------------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+---------
 
cann-clusters
------------+------------+------------+------------+-----------+--------------
cann        | toolbox    | nnae       | nnrt       | toolkit   | mindie_image
------------+------------+------------+------------+-----------+--------------
xx.xx.xx.xx | OK, 26.0.0 | OK, 9.0.0  | OK, 9.0.0  | OK, 9.0.0 | not installed
------------+------------+------------+------------+-----------+--------------
 
pypkg-clusters
------------+---------------+---------------+---------------+------------
pypkg       | mindspore     | tensorflow    | pytorch       | fault-diag
------------+---------------+---------------+---------------+------------
xx.xx.xx.xx | not installed | not installed | not installed | OK, 26.0.0
------------+---------------+---------------+---------------+------------
 
 
dl-clusters(master-node)
-----------------------------------+-----------------+--------------+------------+----------------------
master-node                        | ascend-operator | clusterd     | volcano    | resilience-controller
-----------------------------------+-----------------+----------+------------+--------------------------
localhost.localdomain: xx.xx.xx.xx | OK, v26.0.0     | OK, v26.0.0  | OK, v1.9.0 | not installed
-----------------------------------+-----------------+--------------+------------+----------------------
 
dl-clusters(worker-node)
-----------------------------------+----------------------+---------------+--------------
worker-node                        | ascend-device-plugin | noded         | npu-exporter
-----------------------------------+----------------------+---------------+--------------
localhost.localdomain: xx.xx.xx.xx | OK, v26.0.0          | not installed | not installed
-----------------------------------+----------------------+---------------+--------------
 
dl-clusters(worker-node-physical)
-----------------------------------+----------------------
worker-node                        | ascend-docker-runtime
-----------------------------------+----------------------
localhost.localdomain: xx.xx.xx.xx | not installed
-----------------------------------+----------------------
 => localhost
ascend deployer processed success
run cmd: --test=all successfully

检查NPU固件与驱动、UB互联、CANN软件、MindCluster组件（性能测试、故障诊断）

可执行如下命令查询已安装软件及版本信息。

bash install.sh --test=toolbox                                     //测试toolbox是否正常

检查MindCluster集群调度组件

方式一：执行如下命令检查已安装的MindCluster集群调度及版本信息。示例如下。

bash install.sh --test=clusterd

方式二：安装MindCluster集群调度后，可进入/ascend_deployer/report目录查看报告文件“report.json”或“report.csv”查看安装结果及节点状态。

检查MCU固件

可执行如下命令查询MCU固件信息。

bash install.sh --test=mcu