Qwen1.5多机多卡分布式训练配置指南

分布式训练环境配置要点

在Qwen1.5项目中实现多机多卡训练时，需要特别注意分布式环境的配置。项目提供的finetune.sh脚本原生支持多主机分布式训练，但实际部署时需要根据具体云平台的环境变量进行调整。

关键环境变量解析

分布式训练的核心环境变量包括：

1. 节点相关参数：

   • GPUS_PER_NODE：每个节点的GPU数量
   • NNODES：总节点数
   • NODE_RANK：当前节点序号

2. 通信参数：

   • MASTER_ADDRESS：主节点地址
   • MASTER_PORT：通信端口号

这些参数共同构成了PyTorch分布式训练的基础环境配置。在阿里云PAI-DLC平台上，这些参数有特定的实现方式，需要特别注意平台文档中的环境变量命名规范。

常见问题解决方案

内存不足错误处理

当遇到类似"exitcode: -9"的错误时，通常表明内存不足。对于72B这样的大模型，建议：

1. 检查每个节点的显存容量是否足够
2. 调整batch size和gradient accumulation steps
3. 考虑使用更高效的优化器或混合精度训练

节点利用率问题

如果发现部分节点未参与训练，需要检查：

1. 所有节点的环境变量配置是否一致
2. 网络连接是否正常
3. 防火墙设置是否允许节点间通信

最佳实践建议

1. 统一环境配置：确保所有节点的软件环境、依赖库版本完全一致
2. 逐步验证：先使用小模型验证分布式环境配置正确性
3. 监控工具：利用nvidia-smi等工具实时监控各节点GPU利用率
4. 日志分析：仔细检查每个节点的训练日志，确保没有静默错误

通过以上配置和验证步骤，可以确保Qwen1.5在多机多卡环境下的稳定训练。对于特定云平台的实现细节，建议参考对应平台的官方文档或寻求技术支持。