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首頁(yè) 人工智能平臺(tái) PAI 操作指南 AI開(kāi)發(fā) 分布式訓(xùn)練（DLC） 通用環(huán)境變量列表

通用環(huán)境變量列表

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提交DLC訓(xùn)練任務(wù)時(shí)，PAI會(huì)自動(dòng)注入多個(gè)通用環(huán)境變量，便于您在代碼中直接使用。本文為您介紹DLC系統(tǒng)中默認(rèn)提供的環(huán)境變量列表。

公共環(huán)境變量

基于靈駿智算的環(huán)境變量，關(guān)于環(huán)境變量的說(shuō)明，請(qǐng)參見(jiàn)配置高性能網(wǎng)絡(luò)變量。

PyTorch環(huán)境變量

在PyTorch分布式訓(xùn)練框架中，Master和Worker扮演不同的角色并需要相互建立連接以進(jìn)行通信。在DLC中，一系列環(huán)境變量被用于同步關(guān)鍵信息，例如將Master的地址和端口號(hào)傳遞給Worker。DLC為PyTorch訓(xùn)練配置的一些通用環(huán)境變量如下：

環(huán)境變量名

描述

MASTER_ADDR

Master節(jié)點(diǎn)地址。例如：dlc18isgeayd****-master-0，通常為Master節(jié)點(diǎn)的Service地址。

MASTER_PORT

Master節(jié)點(diǎn)端口。例如：23456。

WORLD_SIZE

分布式作業(yè)的節(jié)點(diǎn)總數(shù)。例如，若提交一個(gè)包含1個(gè)Master和1個(gè)Worker的作業(yè)，則WORLD_SIZE設(shè)置為2。

RANK

節(jié)點(diǎn)的Index。例如，若提交一個(gè)包含1個(gè)Master和2個(gè)Worker的作業(yè)，則Master上設(shè)置的RANK為0，Worker-0設(shè)置的RANK為1， Worker-1設(shè)置的RANK為2。

TensorFlow環(huán)境變量

TensorFlow分布式作業(yè)通過(guò)TF_CONFIG環(huán)境變量來(lái)構(gòu)建分布式的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅰLC為TensorFlow訓(xùn)練配置的通用環(huán)境變量如下：

環(huán)境變量名

描述

TF_CONFIG

TensorFlow分布式網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ纠缦拢?/p>

{
  "cluster": {
    "worker": [
      "dlc1y3madghd****-worker-0.t1612285282502324.svc:2222",
      "dlc1y3madghd****-worker-1.t1612285282502324.svc:2222"
    ]
  },
  "task": {
    "type": "worker",
    "index": 0
  },
  "environment": "cloud"
}