torch.distributed.init_process_group rendezvous 获取 store 构造default_pg 其他 前言:书接上回 start workers torchrun 完成Rendezvous 之后便会调用 LocalElasticAgent 类中实现的 _start_workers 方法启动每一个 worker 子进程,即 torchrun 命令最后跟着的 train.py 脚本。_start_workers 把WorkerGroup 中的信息...
当使用 torch.distributed.init_process_group 函数初始化进程组时,如果遇到程序卡住的情况,可以尝试从以下几个方面进行排查和解决: 检查调用参数是否正确: 确保torch.distributed.init_process_group 的调用参数配置正确。例如,backend 参数应该是一个有效的后端名称(如 'nccl', 'gloo' 等),init_method 参数应该是一...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method=None,timeout=datetime.timedelta(0,1800),,,group_name='')[source] Initializes the default distributed process group, and this will also initialize the distributed package. There are 2 main ways to initialize a process group: Specifystore,ran...
需要的同学可以当作 quickstart 将所需要的部分 copy 到自己的项目中（Github 请点击下面链接）： nn.Da...
torch.distributed.init_process_group() #初始化分布式进程组,设置进程之间的通信后端和通信方式。 torch.distributed.init_device_mesh() #初始化设备网格(Device Mesh),用于管理分布式训练中的设备布局。 torch.distributed.is_initialized() #检查分布式进程组是否已经初始化。
pytorch torch.distributed init_process_group中master的功能是什么？它更接近于IP，但并不完全如此。为了...
init_process_group('gloo', rank=args.rank, # AttributeError: module 'torch.distributed' has no attribute 'init_process_group' dist.init_process_group('tcp', rank=args.rank, world_size=args.size) tensor = torch.ones(args.size_mb*250*1000)*(args.rank+1) time_list = [] outfile = '...
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') [W C:\cb\pytorch_1000000000000\work\torch\csrc\distributed\c10d\socket.cpp:601] [c10d] The client socket has failed to connect to [LAPTOP-FB9E7OEP]:12345...
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://',world_size=2, rank=args.local_rank) os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1' # os.environ['MASTER_PORT'] = '62222'#一机多卡不需要这个,有这个会导致不能开始 ...
🐛 Describe the bug Initializing torch distributed with NCCL backend: import torch torch.distributed.init_process_group(backend="nccl") Leads to the error of: Traceback (most recent call last): File "main_task_caption.py", line 24, in <mo...