用llama_factory训练的时候，这些ModelScope参数都是什么意思?

在使用 llama_factory 对通义千问1.5（Qwen1.5）进行训练时，您提到的 DISTRIBUTED_ARGS 参数主要用于分布式训练的配置。这些参数的作用如下：

1. --nproc_per_node $NPROC_PER_NODE

• 含义：指定每个节点上使用的GPU数量。
• 作用：该参数决定了单个计算节点中参与训练的GPU数量。例如，如果您的服务器有8块GPU，并且希望所有GPU都参与训练，则可以设置为 --nproc_per_node 8。
• 重要性：合理设置此参数可以充分利用硬件资源，提升训练效率。

2. --nnodes $NNODES

• 含义：指定参与分布式训练的节点总数。
• 作用：当训练任务需要跨多个计算节点运行时，此参数用于定义总的节点数。例如，如果您有4台服务器参与训练，则设置为 --nnodes 4。
• 重要性：对于大规模模型训练，通常需要多节点协同工作，因此该参数是分布式训练的核心配置之一。

3. --node_rank $NODE_RANK

• 含义：指定当前节点的排名（从0开始）。
• 作用：在多节点分布式训练中，每个节点需要一个唯一的标识符来区分其角色。例如，第一个节点的 node_rank 为0，第二个节点为1，依此类推。
• 重要性：确保每个节点在分布式系统中具有明确的角色和通信路径。

4. --master_addr $MASTER_ADDR

• 含义：指定主节点的IP地址或主机名。
• 作用：分布式训练中，所有节点需要与主节点通信以协调训练过程。此参数定义了主节点的网络地址。
• 重要性：主节点是分布式训练的核心，其他节点通过该地址与其建立连接。

5. --master_port $MASTER_PORT

• 含义：指定主节点的通信端口号。
• 作用：主节点通过该端口接收来自其他节点的通信请求。通常选择一个未被占用的端口号（如29500）。
• 重要性：确保分布式训练中的通信正常进行，避免端口冲突。

总结

这些参数共同构成了分布式训练的基础配置，确保多个GPU或多个节点能够协同完成训练任务。以下是它们的典型应用场景： - 单机多卡：仅需设置 --nproc_per_node 和 --master_addr、--master_port。 - 多机多卡：需要完整配置所有参数，包括 --nnodes 和 --node_rank。

注意：在实际使用中，请根据您的硬件环境和网络配置正确设置这些参数，以避免训练失败或性能瓶颈。