torch.distributed 本地部署

`torch.distributed` 是 PyTorch 中用于分布式训练的模块。在本地部署分布式训练时，你需要设置多个进程，每个进程可以在不同的 CPU 或 GPU 上执行，并通过网络进行通信。以下是本地部署的基本步骤：

1. 初始化进程组：首先需要初始化一个进程组，这通常通过调用 `torch.distributed.init_process_group` 实现。初始化时，需要指定后端、本地主机名和端口号等参数。

2. 创建分布式环境：每个进程都需要指定自己的角色，比如是主进程还是工作进程，并获取唯一的进程ID（rank）。

3. 分布式操作：在初始化了进程组之后，你可以在你的模型训练代码中使用分布式API来进行数据的分发、模型的同步等操作。

4. 结束分布式训练：训练完成后，需要调用 `torch.distributed.destroy_process_group` 来关闭进程组，释放资源。

下面是使用 `torch.distributed` 在本地部署分布式训练的示例代码：

import torch
import torch.distributed as dist

def main():
    # 初始化进程组
    dist.init_process_group(backend="nccl", init_method="env://", rank=0, world_size=2)
    
    # 创建模型、优化器等
    # ...

    # 分布式训练的逻辑
    # ...

    # 清理工作
    dist.destroy_process_group()

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的代码中，`backend` 参数指定了后端通信的方式，`init_method` 通过环境变量指定了初始化方法，`rank` 和 `world_size` 分别表示当前进程的ID和总的进程数。

请注意，上述代码只是一个非常简化的例子，实际使用时需要根据具体的硬件环境和任务需求进行相应的修改。