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llama-factory 分布式评估

时间: 2025-04-19 18:57:17 浏览: 39

### LLaMA-Factory 分布式评估对于希望利用多台设备或多个 GPU 来加速评估过程的情况，LLaMA-Factory 提供了分布式评估的支持。这不仅能够显著减少评估所需的时间，还能更高效地利用计算资源。为了实现这一点，在命令行工具 `llamafactory-cli` 中提供了相应的参数设置来启动分布式模式下的评估工作[^2]： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 torchrun \ --nproc_per_node=4 \ ./scripts/run_clm.py \ --model_name_or_path path/to/pretrained/model \ --output_dir path/to/output \ --do_eval \ --per_device_eval_batch_size 8 \ --evaluation_strategy steps \ --eval_steps 500 \ --logging_steps 10 \ --save_steps 500 \ --fp16 ``` 上述脚本展示了如何配置环境变量以及传递给 `torchrun` 命令的相关选项以启用多进程处理。具体来说： - 使用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置可见的 GPU 设备编号。 - 利用 `--nproc_per_node` 参数指明每节点上运行多少个 Python 进程（通常等于可用GPU数量）。 - 调整 `per_device_eval_batch_size` 可以为每个参与评测工作的硬件分配适当大小的数据批次。 - 启用了混合精度 (`--fp16`) 训练可以进一步提升性能表现。值得注意的是，除了基本的模型路径和输出目录外，还增加了关于日志记录频率(`--logging_steps`)、保存间隔(`--save_steps`)等方面的设定，以便更好地监控整个流程进展状况。此外，针对特定应用场景可能还需要考虑其他因素，比如数据分布方式的选择等。如果计划在一个集群环境中部署，则需确保所有节点之间网络连接稳定可靠，并按照实际情况调整相关参数配置[^3]。

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