torchrun --nproc_per_node=${GPUS_PER_NODE} --nnodes=${WORKER_CNT} --node_rank=${RANK} \ --master_addr=${MASTER_ADDR} --master_port=${MASTER_PORT} cn_clip/training/main.py \ --train-data=${train_data} \ --val-data=${val_data} \ --resume=${resume} \ ${reset_data_offset} \ ${reset_optimizer} \ --logs=${output_base_dir} \ --name=${name} \ --save-step-frequency=${save_step_frequency} \ --save-epoch-frequency=${save_epoch_frequency} \ --log-interval=${log_interval} \ ${report_training_batch_acc} \ --context-length=${context_length} \ --warmup=${warmup} \ --batch-size=${batch_size} \ --valid-batch-size=${valid_batch_size} \ --valid-step-interval=${valid_step_interval} \ --valid-epoch-interval=${valid_epoch_interval} \ --lr=${lr} \ --wd=${wd} \ --max-epochs=${max_epochs} \ --vision-model=${vision_model} \ ${use_augment} \ --text-model=${text_model} \ --use-flash-attention # activate FlashAttention运行到这里卡住怎么回事

这是一条使用torchrun命令行工具训练AI模型的命令，其中包含了多个参数和选项，主要包括：

- nproc_per_node：每个节点使用的GPU数量
- nnodes：使用的节点数量
- node_rank：当前节点的排名
- master_addr：主节点的地址
- master_port：主节点的端口号
- train-data：训练数据的路径
- val-data：验证数据的路径
- resume：恢复训练时的模型路径
- reset_data_offset：是否重置数据偏移量
- reset_optimizer：是否重置优化器状态
- logs：日志输出路径
- name：模型名称
- save-step-frequency：多少步保存一次模型
- save-epoch-frequency：多少轮保存一次模型
- log-interval：多少步输出一次日志
- report_training_batch_acc：是否输出每个batch的准确率
- context-length：输入文本的上下文长度
- warmup：学习率预热轮数
- batch-size：训练时每个batch的大小
- valid-batch-size：验证时每个batch的大小
- valid-step-interval：多少步验证一次
- valid-epoch-interval：多少轮验证一次
- lr：学习率
- wd：权重衰减
- max-epochs：最大训练轮数
- vision-model：使用的视觉模型
- use_augment：是否使用数据增强
- text-model：使用的文本模型
- use-flash-attention：是否使用闪光注意力机制