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...
torch.distributed.init_process_group 卡死是一个常见的问题,尤其是在进行分布式训练时。以下是一些可能的原因和解决方法: 网络连接和防火墙设置: 确保所有参与分布式训练的设备都能相互通信。 检查防火墙设置,确保没有阻止分布式训练所需的端口。初始化参数不一致: ...
在开始分布式训练之前,需要先建立一个进程组。进程组定义了参与通信的所有进程,可以通过torch.distributed.init_process_group函数完成 importtorch.distributedasdistdist.init_process_group(backend='nccl',init_method='env://',world_size=num_processes,rank=process_rank) 其中“nccl”是对应的是nvidia的设备,其他...
🐛 Describe the bug Problem Running a torch.distributed process on multiple 4 NVIDIA A100 80G gpus using NCCL backend hangs. This is not the case for backend gloo. nvidia-smi info: +---...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method=None,timeout=datetime.timedelta(0,1800),world_size=-1,rank=-1,store=None,group_name='')[source] Initializes the default distributed process group, and this will also initialize the distributed package. ...
🐛 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...
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 ...
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', kwargs) 初始化分布式包。 参数: backend (str) - 要使用的后端的名称。根据构建时配置有效值包括:tcp,mpi和gloo。 init_method(str_,_可选) - 指定如何初始化包的URL。
警告:从 PyTorch v1.7 开始,Windows 对分布式软件包的支持仅涵盖与 Gloo 后台、FileStore 和 DistributedDataParallel 的collective communications(聚合通信)。因此,init_process_group()中的 init_method 参数必须指向一个文件。 这个只适用于本地和共享文件系统: ...
dist.init_process_group("nccl", init_method="tcp://localhost:12355", rank=rank, world_size=world_size) 2. 使用分布式训练模型 使用DDP分布式训练,一共就如下个步骤: 初始化进程组dist.init_process_group 设置分布式采样器DistributedSampler 使用DistributedDataParallel封装模型 ...