# 2. Command: sh scripts/run_train_multinodes.sh node_rank ### if [ -f $1 ]; then config=$1 else echo "need a config file" exit fi python -m torch.distributed.launch --master_port 12355 --nproc_per_node=8 \ --nnodes=${nnodes} --node_rank=1 \ --master_addr=${master_a...
4.update : 进一步封装 上面DPT存在 训练python script需要给分布式参数,-m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --master_port 29501, 也就是 交由python 解释器自己去运行多个脚本来实现平行. 很奇怪! 于是就琢磨一下 如何让程序自己实现distributed training. 具体步骤如下 导入需要的包 import torch....
node_rank:当前节点标识符。 master_addr和master_port是 master 监听的地址和端口。 当运行时,torch.distributed.launch会设置一些环境变量,包括world_size,master_addr和master_port等等。然后在当前机器上创建nproc_per_node个进程,这些进程构成了一个本地组。如果一共有NODE_SIZE个机器参与训练,则一共有NODE_SIZE...
MASTER_PORT: 通信端口 在Linux 的终端中,你可以通过如下命令设置这些变量: exportMASTER_ADDR='127.0.0.1'# 主节点的服务器地址exportMASTER_PORT='12345'# 你选择的通信端口,可以根据需要更改exportWORLD_SIZE=4# 进程总数exportRANK=0# 当前进程的编号,从 0 开始 1. 2. 3. 4. 请根据实际情况修改MASTER_AD...
os.environ['MASTER_ADDR'] ='localhost'os.environ['MASTER_PORT'] ='12355'#initialize the process groupdist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)defcleanup(): dist.destroy_process_group() 本例中我们训练一个简单的网络结构 ToyModel ...
通过在所有机器上设置以下四个环境变量,所有进程都可以正常连接到master(就是 rank 0 进程),获取其他进程的信息,并最终与它们握手。 MASTER_PORT:承载等级 0 进程的机器上的一个空闲端口。 MASTER_ADDR:承载等级 0 进程的机器上的 IP 地址。 WORLD_SIZE: 进程总数,因此master知道要等待多少worker。 RANK: 每个...
# MASTER Node(运行 rank0 进程,多机多卡时的主机)用来协调各个 Node 的所有进程之间的通信 os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost" # 由于这里是单机实验所以直接写 localhost os.environ["MASTER_PORT"] = "12355" # 任意空闲端口 init_process_group( ...
export MASTER_ADDR=localhost export MASTER_PORT=5678 也可以写死在代码中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:' + self.process_port, world_size=self.device_num, rank=rank) 参考资料 https://pytorc...
Node1:(IP:192.168.1.1,and has a free port:1234)>>>python-m torch.distributed.launch--nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE--nnodes=2--node_rank=0--master_addr="192.168.1.1"--master_port=1234YOUR_TRAINING_SCRIPT.py(--arg1--arg2--arg3 ...
启动训练的命令脚本如下,alpaca_data.json为指令数据集文件,$MASTER_PORT请替换为2000-65535之间的随机端口号。 deepspeed --master_port=$MASTER_PORT --hostfile hostfile \ train.py \ --model_name_or_path ../llama-7b-hf \ --data_path ./alpaca_data.json \ --output_dir ./output \ --repor...