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[Error] AutoTune: `connect to host localhost port 22: Connection refused`

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
distributed-systems, machine-learning

Línea de trabajo

Comienza con run.sh, train.py y ds_config.json y luego reproduce el comando indicado con AutoTune activado. Rastrea el fallo de SSH de localhost indicado y el error posterior de argumentos no reconocidos; la tarea estará terminada cuando el ejemplo se ejecute sin estos errores y produzca el resultado esperado de AutoTune.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Error message:

localhost: ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused
pdsh@mla****-worker: localhost: ssh exited with exit code 255
[2024-04-20 17:29:09,147] [INFO] [scheduler.py:430:clean_up] Done cleaning up exp_id = 0 on the following workers: localhost
[2024-04-20 17:29:09,147] [INFO] [scheduler.py:393:run_experiment] Done running exp_id = 0, exp_name = profile_model_info, with resource = localhost:0
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:55<00:00, 55.37s/it]
[2024-04-20 17:29:14,155] [ERROR] [autotuner.py:699:model_info_profile_run] The model is not runnable with DeepSpeed with error = unrecognized arguments: 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 --per_device_train_batch_size 1

Code:

  • run.sh
deepspeed --autotuning tune train.py -p 1 --steps=200 --deepspeed ds_config.json

ds_config.json

 {
  "train_batch_size" : 256,
  "train_micro_batch_size_per_gpu" : 8,

   "optimizer": {
    "type": "Adam",
    "params": {
      "lr": 0.001,
      "betas": [
        0.9,
        0.999
      ],
      "eps": 1e-8
    }
  },
  
  "steps_per_print" : 10,
  "wall_clock_breakdown" : false,

  "nnode":1,
  "autotuning": {
      "enabled": true,
      "arg_mappings": {
          "train_micro_batch_size_per_gpu": "--per_device_train_batch_size",
          "gradient_accumulation_steps": "--gradient_accumulation_steps"
      }
  }
 }
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
6.8k
Forks
1.1k
Merge medio
3 d 20 h
PR fusionados (30 d)
5

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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