deepspeed多机多卡并行训练指南

本文详细介绍了在离线环境中使用Deepspeed进行多机多卡并行训练的步骤,包括配置环境、共享文件系统、解决恢复训练问题及服务器间免密登录。遇到的问题如Ninja加载C++扩展失败、libcudart库找不到等,文中给出了相应的解决办法。确保每台机器的代码、环境一致是避免错误的关键。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


前言

我的配置:

7机14卡,每台服务器两张A800

问:为啥每台机只挂两张卡?
答:给我的就这样的,我倒希望单机8卡,不过这些服务器是云厂商提供的,据说都是PCIE连接,且单机最多只能挂四张卡。

服务器只允许内网访问,不能连接外网

因此,你需要先搞定如何离线配置训练环境

离线配置训练环境

具体可以参考:Anaconda 环境克隆、迁移

按照上面文章打包环境时,有可能碰到如下报错:
在这里插入图片描述
可通过增加参数--ignore-missing-files解决
如:conda pack -n 环境名 -o 新的环境名.tar.gz --ignore-missing-files

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