正确的参数应该是 --nproc_per_node 而不是 --nproc-per-node。 如果--nproc-per-node不是torchrun的有效参数,找出替代的正确参数或方法: 如前所述,应该使用 --nproc_per_node 替代--nproc-per-node。如果仍然遇到问题,可以查阅 PyTorch官方文档 或使用 torchrun --help 命令来获取更多帮助信息。 给出修正...
torchrun--nproc_per_node=8--nnodes=2--node_rank=0--master_addr="10.60.40.2"--master_port=9904\supervised-fine-tune.py\# 后面跟训练代码本身的参数,在此省略 `--nnnodes`指定节点(机器)数,--node_rank指定指定当前node的id(0为master机器),`--master_addr填写master机器内网IP(公网IP应该也行),...
torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node=4 --node_rank=0 --master_addr=10.21.27.27 --master_port=29500 train_simple.py nnodes 机器数量 nproc_per_node 每台机器上GPU数量 node_rank 机器编号,和nnodes对应 master_addr 主机器ip master_port 主机器port 多机多卡如下,后面再补 # 第一台机器(主机...
torchrun --nproc_per_node=4 --nnodes=3 --node_rank=0 --master_addr=192.168.0.101 --master_port=29500 test_mpi.py 1. 常见参数 1.指定每个节点(机器)上的进程数,这里是4个。意味着每个机器将启动4个进程来参与分布式训练。 --nproc_per_node=4 1. 2.指定总共的节点数,这里是3个。意味着总共...
torchrun--nproc_per_node=4train.py 如果是在多节点环境下,比如有两个节点,每个节点有4个GPU,你可能需要在每个节点上分别执行(假设主节点IP为192.168.1.100): 在节点1(假设其IP也是192.168.1.100,作为主节点)上: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
torchrun --standalone --nproc_per_node=gpu XXX.py 1. --standalone代表单机运行 --nproc_per_node=gpu代表使用所有可用GPU。等于号后也可写gpu数量n,这样会使用前n个GPU 如果想要进一步指定要运行的 GPU,可以通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置GPU可见性,比如 ...
torchrun--master_port61234--nproc_per_node$gpu_numtrain.py... shell脚本: copy exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=$1gpu_num=$(echo$CUDA_VISIBLE_DEVICES| awk -F',''{print NF}') torchrun --master_port 61234 --nproc_per_node$gpu_numhf_train.py ......
torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=1234 --rdzv_backend=c10d --master_addr="localhost" --master_port=29500 script.py torch.multiprocessing.spawn: 通过Python 代码调用,每个进程都是通过multiprocessing.spawnAPI 启动的。每个子进程可以执行不同的任务。
🐛 Describe the bug I'm using SLURM srun to launch torchrun on each node with the following command: LAUNCHER_CMD="torchrun \ --nproc_per_node $GPUS_PER_NODE \ --nnodes $NNODES \ --master_addr $MASTER_NODE \ --master_port $MASTER_PORT \ -...
在分布式运行的过程中,常常会遇到使用torchrun或者deepspeed进行多卡训练模型的情况,这里讲述一下在多卡的情况下如何配置pycharm参数进行代码调试。 比如下面的命令 torchrun --standalone --nproc_per_node=4 p…