Forward order differs across ranks: rank 0 is all-gathering 1 parameters while rank 4 is all-gathering -2142209024 parameters
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- distributed-systems, machine-learning
Direzione di ricerca
Start with the autoresume flow and the PyTorch FSDP entry point shown in torch/distributed/fsdp/_exec_order_utils.py, especially _check_order. Reproduce the failure by comparing checkpoints saved and resumed with 16 nodes versus 1 node; done means autoresume no longer reports different forward orders across ranks.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi, I am trying to use autoresume to continue train my failed jobs, but get the following error:
File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/fsdp/_exec_order_utils.py", line 243, in _check_order
RuntimeError: Forward order differs across ranks: rank 0 is all-gathering 1 parameters while rank 4 is all-gathering -2142209024 parameters
When I use a single node to train a model, save checkpoint, and set autoresume=True to continue the training by using a single node, it works.
However, when I use 16 nodes to train a model, save checkpoint, and use 1 or 16 nodes to do autoresume, I get the aforementioned error.
I googled it, but only find this Stack Overflow. Same error, but no answer yet.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 722
- Fork
- 75
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Nessuna guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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