Steps and Tips in Distributed Mode——Cola

1. Please ensure your setuptool is the latest version or the coca is unable to work correctly.
2. You need to change the mongo host in master`s "weibo.yaml" file to your master`s real IP, or the worker`s job could not store the crawler to your master mongo database. 

Start master:
coca master -s [ip:port]
The ip and port is not necessary because the master may be allocated an ip and a port automatically.

Start one or more workers:

coca worker -s -m [ip:port]
Please ensure the parameters sequence is correct.
This ip and port is essential and it should be the master`s. You can just fill it with the ip and port showed in the master cmd.
-m means master.

Then run the application(weibo as an example):

coca job -u /path/to/cola/app/weibo -r
'/path/to/cola/app/weibo' this path is necessary in windows system. And pay attention to the blanks exist in file name.
In this circumstance, you can use double quote for the file name. eg. coca job -u "D:My doc/cola/app/weibo" -r

>python -c "import tempfile; print tempfile.gettempdir()"
Then the path showed stores your master or worker data folder.
If the worker refuse to run, you can try to clear these data folder, since it may be polluted after running wrongly in the previous operation.

Kill master to stop the whole cluster:

coca master -k

List all jobs:

coca job -m [ip:port] -l

### 含义解析 信息 `Not init distributed mode` 表示当前的训练流程没有启用分布式模式。在深度学习训练中,分布式模式通常用于多 GPU 或多节点训练,以加速模型训练过程并提高资源利用率。如果未启用该模式,则训练会退化为单机单卡模式(或仅使用默认设备)进行训练[^1]。 在 RT-DETR 的训练脚本中,分布式模式的初始化通常涉及多 GPU 的并行处理,包括设置 `torch.distributed` 的相关参数以及指定设备的后端(如 NCCL、GLOO 等)。如果未正确初始化分布式模式,则可能是因为训练脚本检测到未置多 GPU 环境或用户未启用相关参数。例如,训练脚本中的 `args.distributed = False` 会导致程序跳过分布式模式的初始化。 ### 对训练流程的影响 1. **性能影响**:未启用分布式模式时,训练仅使用单个设备(如单个 GPU)。这可能导致训练速度较慢,尤其是在处理大规模数据集或复杂模型时。对于 RT-DETR 这种实时目标检测模型,单设备训练可能会显著增加迭代时间,降低实验效率[^1]。 2. **资源利用率**:在拥有多个 GPU 的环境中,未启用分布式模式会导致其他 GPU 处于空闲状态,无法充分利用硬件资源。这对于需要大量计算资源的模型训练来说,是一种资源浪费。 3. **扩展性限制**:分布式模式通常允许通过增加设备数量来扩展训练规模。如果未启用该模式,训练规模受限于单个设备的内存和计算能力,可能无法支持非常大的模型或批量大小(batch size)。 4. **代码兼容性**:某些 RT-DETR 的训练逻辑可能默认启用了分布式模式,例如在数据并行或模型并行的实现中。如果未正确初始化分布式模式,部分代码逻辑可能会抛出异常或运行时错误,影响训练流程的稳定性[^1]。 ### 启用分布式模式的方法 如果希望启用分布式模式以提升训练效率,可以检查训练脚本中的参数设置。通常需要启用 `--distributed` 参数并置多 GPU 的相关参数。例如: ```bash python train.py --config configs/rtdetrv2_s_dota.py --distributed ``` 此外,还需要确保以下条件满足: - 安装了支持分布式训练的 PyTorch 版本。 - 系统环境支持多 GPU 并行,例如 CUDA 和 NCCL 的正确置。 - 数据加载器(DataLoader)置了适当的采样器(如 `DistributedSampler`)以支持多设备数据分发。 ### 总结 信息 `Not init distributed mode` 表示当前训练未启用分布式模式,可能导致训练速度变慢、资源利用率低下以及扩展性受限。如果训练环境支持多 GPU 并行,建议启用分布式模式以提高训练效率和资源利用率。如果仅在单 GPU 环境下进行实验,该信息不会影响训练的正确性,但需注意训练时间可能增加。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值