Hacktoberfest 2026: los issues que los mantenedores marcaron para octubre, abiertos y aptos para principiantes. Explorar issues de Hacktoberfest

[Metrics] ValueError: Expected to find locked file from process x but it doesn't exist.

Abierto
  • ¿Algo no está bien?
#607 1 comentario 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Los mantenedores suelen responder en 1 día

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
32/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
distributed-systems, machine-learning

Línea de trabajo

Comienza en evaluate/module.py, siguiendo metric.compute a través de add_batch, _init_writer y _check_rendez_vous; el informe identifica la ruta de adquisición del lock y una reproducción en varios nodos. Reproduce el problema con las versiones indicadas de evaluate, accelerate, datasets y transformers, y verifica después que la evaluación distribuida de métricas se complete sin el ValueError por falta del lock.

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

Descripción

When calling .compute in distributed multi-node setting, I get this error -

[rank1]:   File "/ext3/miniconda3/envs/venv/lib/python3.8/site-packages/transformers/trainer.py", line 2750, in _evaluate
[rank1]:     metrics = self.evaluate(ignore_keys=ignore_keys_for_eval)
[rank1]:   File "/ext3/miniconda3/envs/venv/lib/python3.8/site-packages/transformers/trainer_seq2seq.py", line 180, in evaluate
[rank1]:     return super().evaluate(eval_dataset, ignore_keys=ignore_keys, metric_key_prefix=metric_key_prefix)
[rank1]:   File "/ext3/miniconda3/envs/venv/lib/python3.8/site-packages/transformers/trainer.py", line 3641, in evaluate
[rank1]:     output = eval_loop(
[rank1]:   File "/ext3/miniconda3/envs/venv/lib/python3.8/site-packages/transformers/trainer.py", line 3924, in evaluation_loop
[rank1]:     metrics = self.compute_metrics(EvalPrediction(predictions=all_preds, label_ids=all_labels))
[rank1]:   File "/home/rm6418/projects/GEMT5/gemt5-mul.py", line 486, in <lambda>
[rank1]:     compute_metrics=lambda eval_pred: compute_metrics(eval_pred, tokenizer, accelerator),
[rank1]:   File "/home/rm6418/projects/GEMT5/gemt5-mul.py", line 119, in compute_metrics
[rank1]:     return metric.compute(predictions=decoded_preds, references=references)
[rank1]:   File "/ext3/miniconda3/envs/venv/lib/python3.8/site-packages/evaluate/module.py", line 455, in compute
[rank1]:     self.add_batch(**inputs)
[rank1]:   File "/ext3/miniconda3/envs/venv/lib/python3.8/site-packages/evaluate/module.py", line 515, in add_batch
[rank1]:     self._init_writer()
[rank1]:   File "/ext3/miniconda3/envs/venv/lib/python3.8/site-packages/evaluate/module.py", line 664, in _init_writer
[rank1]:     self._check_rendez_vous()  # wait for master to be ready and to let everyone go
[rank1]:   File "/ext3/miniconda3/envs/venv/lib/python3.8/site-packages/evaluate/module.py", line 377, in _check_rendez_vous
[rank1]:     raise ValueError(f"Couldn't acquire lock on {lock_file_name} from process {self.process_id}.") from None
[rank1]: ValueError: Couldn't acquire lock on /scratch/rm6418/gemt5_cache/sacrebleu/default/gemt5_exp1-12-rdv.lock from process 1.

I've looked at https://github.com/huggingface/evaluate/issues/481, https://github.com/huggingface/evaluate/issues/542
but this issue still seems to be happening on the current latest released versions

All metrics are loaded with the same experiment_id, and with the correct num_process arguments.
All the files (the lock files) are present in the cache directory.

Environment

evaluate - 0.4.2
accelerate - 0.31.0
datasets - 2.20.0
transformers - 4.42.3

Any suggestions appreciated!

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.5k
Forks
359
Merge medio
48 min
PR fusionados (30 d)
1

Preparar el entorno

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.

Más de huggingface/evaluate

Todos los issues de huggingface/evaluate

Issues similares

Más issues de Python

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.