modelscope-funasr1.0 微调热词模型，单机多卡出现上述问题，会是啥原因？

问题分析

根据您提供的信息，modelscope-funasr 在单机多卡环境下运行时出现了错误，而单机单卡环境可以正常运行。错误信息为：

RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one

此问题通常与分布式训练的同步机制有关，尤其是在使用 PyTorch 的 torch.distributed 模块时。以下是对问题的详细分析和解决方案。

可能原因及解决方法

1. 分布式训练配置问题

在单机多卡环境下，PyTorch 使用 torch.distributed 进行多 GPU 的分布式训练。如果分布式训练的初始化或同步配置不正确，可能会导致上述错误。

解决方法： - 确保正确初始化分布式训练环境。例如，在代码中添加以下内容：

import torch.distributed as dist

dist.init_process_group(backend="nccl", init_method="env://")

• backend="nccl" 是推荐的后端，适用于 NVIDIA GPU。

• init_method="env://" 表示从环境变量中读取初始化参数（如 MASTER_ADDR, MASTER_PORT, WORLD_SIZE, RANK 等）。

• 设置环境变量以支持多卡训练：

export MASTER_ADDR="localhost"
export MASTER_PORT="12345"
export WORLD_SIZE=2  # 总 GPU 数量
export RANK=0        # 当前进程的 GPU 编号

• 如果使用 torchrun 启动脚本，可以直接通过命令行指定参数：

  torchrun --nproc_per_node=2 finetune.sh
  

2. Batch Size 和梯度累积问题

在多卡训练中，batch_size 的设置需要考虑每个 GPU 的负载。如果 batch_size 过大或过小，可能会导致梯度同步失败。

解决方法： - 调整 batch_size 参数，确保其适合多卡环境。例如：

dataset_conf.batch_size=5  # 将 batch_size 减半，适应多卡分配

• 如果需要更大的有效 batch_size，可以通过梯度累积实现：

  accumulation_steps = 2  # 梯度累积步数
  optimizer.zero_grad()
  for i, data in enumerate(dataloader):
    outputs = model(data)
    loss = outputs.loss / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
  

3. CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置问题

您设置了 export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"，但未明确说明是否正确映射到分布式训练的 RANK。如果 CUDA_VISIBLE_DEVICES 和 RANK 不匹配，可能会导致 GPU 之间的通信失败。

解决方法： - 确保 CUDA_VISIBLE_DEVICES 和 RANK 的映射关系正确。例如：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
export RANK=0  # 对应 GPU 0
export RANK=1  # 对应 GPU 1

• 如果使用 torchrun，它会自动处理 CUDA_VISIBLE_DEVICES 和 RANK 的映射，无需手动设置。

4. 模型并行化问题

某些模型可能未完全支持多卡并行化，尤其是自定义模型或特定版本的 funasr。如果模型的前向传播或反向传播未正确处理多卡同步，可能会导致错误。

解决方法： - 检查模型代码，确保所有张量操作都支持分布式训练。例如，使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 包装模型：

model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank])

• local_rank 是当前进程的 GPU 编号，可通过环境变量获取：

  local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"])
  

• 如果模型本身不支持分布式训练，可以尝试使用单卡训练，或将模型迁移到支持分布式训练的框架。

5. 依赖版本兼容性问题

您提到的环境配置为： - Python==3.8.5 - PyTorch==2.0.1 - FunASR==1.0.19

这些版本可能存在兼容性问题，尤其是在多卡环境下。

解决方法： - 确保所有依赖版本兼容。建议参考官方文档或社区推荐的版本组合。 - 更新 funasr 到最新版本，修复可能存在的多卡训练问题：

pip install --upgrade funasr

具体操作步骤

1. 检查分布式训练配置

   • 确保正确初始化 torch.distributed。
   • 设置环境变量或使用 torchrun 启动脚本。

2. 调整 Batch Size 和梯度累积

   • 根据 GPU 数量调整 batch_size。
   • 如果需要更大的有效 batch_size，启用梯度累积。

3. 验证 CUDA_VISIBLE_DEVICES 和 RANK 映射

   • 确保 CUDA_VISIBLE_DEVICES 和 RANK 的映射关系正确。

4. 检查模型并行化支持

   • 使用 DistributedDataParallel 包装模型。
   • 确保模型代码支持多卡同步。

5. 更新依赖版本

   • 升级 funasr 和其他依赖库，确保版本兼容。

总结

上述问题的根本原因可能是分布式训练配置不当、Batch Size 设置不合理、CUDA_VISIBLE_DEVICES 映射错误或模型未完全支持多卡并行化。通过逐步排查和调整配置，可以解决该问题。如果问题仍然存在，建议参考官方文档或社区支持，进一步调试和优化。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。