for MANAGER_NODE in ${MANAGER_NODES[@]} do ssh hkmc@${MANAGER_NODE} "sudo -S ${MANAGER_JOIN}" done
时间: 2023-11-23 15:58:11 浏览: 25
这段代码是一个bash脚本,用于在多个节点上执行一个命令。具体来说,它使用循环遍历一个名为MANAGER_NODES的数组,数组中包含多个节点的IP地址或主机名。然后,它使用ssh连接到每个节点,并在每个节点上执行一个名为MANAGER_JOIN的命令,该命令需要sudo权限。这个脚本的目的是将多个节点加入到一个集群中。
```bash
for MANAGER_NODE in ${MANAGER_NODES[@]}
do
ssh hkmc@${MANAGER_NODE} "sudo -S ${MANAGER_JOIN}"
done
```
相关问题
torchrun --nproc_per_node=${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
(scan) su@su:~/scan-project/SCAN/openselfsup$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash tools/dist_train.sh configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py 1 usage: launch.py [-h] [--nnodes NNODES] [--node_rank NODE_RANK] [--nproc_per_node NPROC_PER_NODE] [--master_ad
这个错误看起来和你的命令行参数有关。从错误信息来看,你使用了 `launch.py` 脚本启动分布式训练,但是传入的参数不正确。
具体来说,`launch.py` 脚本需要以下参数:
- `training_script`:训练脚本的路径。
- `--nproc_per_node`:每个节点上使用的 GPU 数量。
- `--nnodes`:节点数。
- `--node_rank`:当前节点的编号。
- `--master_addr`:主节点的 IP 地址。
- `--master_port`:主节点的端口号。
你使用的命令行中,第一个参数是训练脚本的路径,但是第二个参数是一个数字 `1`,这可能是你想要传给 `--nproc_per_node` 参数的值。但是,`launch.py` 脚本会将 `1` 解析为 `training_script` 参数的值,从而导致参数不匹配的错误。
因此,你需要将命令行中的参数按照上述要求进行传递。一个正确的命令行示例可能如下所示:
```
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --nnodes=1 --node_rank=0 --master_addr=localhost --master_port=1234 train.py configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py
```
这里假设你只使用了一台机器进行分布式训练,因此 `--nnodes` 参数设置为 `1`,`--node_rank` 参数设置为 `0`,且 `--master_addr` 参数设置为 `localhost`,`--master_port` 参数设置为 `1234`。具体的参数值应该根据你的实际情况进行修改。