# 第一台机器(主机器)上执行,执行后会等待其他机器加入 torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node=4 --node_rank=0 --master_addr=10.21.27.27 --master_port=29500 train.py # 第二台机器上执行 torchrun --nnodes 2 --nproc_per_node=4 --node_rank=1 --master_addr=10.21.27.27 --master_port=...
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...
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...
#!/bin/bashNUM_PROC=$1# 每个节点的 GPU 数量NNODES=$2# 总节点数NODE_RANK=$3# 当前节点编号(从 0 开始)MASTER_ADDR=$4# 主节点 IP 地址MASTER_PORT=$5# 主节点通信端口shift5# 移除前 5 个参数,保留其余参数torchrun --nproc_per_node=$NUM_PROC--nnodes=$NNODES--node_rank=$NODE_RANK\-...
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 复制 torchrun--nnodes=2--nproc_per_node=4--node_rank=0--master_add...
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--nproc_per_node=2train_cnn.py 在这个例子中,train_cnn.py是训练脚本,--nproc_per_node=2指定了每个节点上使用的进程数。通过这种方式,研究人员可以快速启动训练,而无需花费大量时间在配置和调试上。 小型项目 在小型项目中,开发者通常需要在有限的资源下完成任务。torchrun的简单配置特性使得开发者可以...
🐛 Describe the bug When I tried to use torchrun to launch the job torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=12346 train_ours.py It told me that ModuleNotFoundError: No module named 'tensorboard', but actually I have installed it. [stderr...
请先检查并行配置是否正确～，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
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)...