(Qwen2_5vl) [root:LLaMA-Factory-main]$ tail nohup.out traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ============================================================ Traceback (most recent call last): File "/inspire/hdd/ws-ba572160-47f8-4ca1-984e-d6bcdeb95dbb/a100-maybe/wangbaode/NIPS_2025/anaconda/envs/Qwen2_5vl/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) File "/inspire/hdd/ws-ba572160-47f8-4ca1-984e-d6bcdeb95dbb/a100-maybe/wangbaode/NIPS_2025/NPC_VL/LLaMA-Factory-main/src/llamafactory/cli.py", line 95, in main process = subprocess.run( File "/inspire/hdd/ws-ba572160-47f8-4ca1-984e-d6bcdeb95dbb/a100-maybe/wangbaode/NIPS_2025/anaconda/envs/Qwen2_5vl/lib/python3.10/subprocess.py", line 526, in run raise CalledProcessError(retcode, process.args, subprocess.CalledProcessError: Command '['torchrun', '--nnodes', '1', '--node_rank', '0', '--nproc_per_node', '4', '--master_addr', '127.0.0.1', '--master_port', '43427', '/inspire/hdd/ws-ba572160-47f8-4ca1-984e-d6bcdeb95dbb/a100-maybe/wangbaode/NIPS_2025/NPC_VL/LLaMA-Factory-main/src/llamafactory/launcher.py', 'examples/train_full/qwen2vl_full_sft.yaml']' returned non-zero exit status 1.

### 可能的原因分析 `CalledProcessError` 是 Python 的 `subprocess` 模块抛出的一个异常，通常表示子进程返回了一个非零退出状态码。当使用 `torchrun` 执行分布式训练任务时，如果某个节点上的训练脚本失败，则会触发此错误。 以下是可能导致该问题的一些常见原因： 1. **配置参数不正确** 如果传递给 `torchrun` 的参数有误，可能会导致启动失败。例如，`--master_addr` 或 `--master_port` 配置不当[^1]。 2. **环境变量缺失或冲突** PyTorch 使用一些特定的环境变量来管理分布式训练过程中的通信设置。如果这些变量未正确定义或者与其他工具发生冲突，也可能引发错误。 3. **硬件资源不足** 当 GPU 资源不足以支持指定数量的工作线程 (`--nproc_per_node`) 时，程序可能无法正常运行并报错。 4. **YAML 文件路径错误** 提供的 YAML 配置文件路径不存在或不可访问也会造成类似的错误消息。 5. **依赖库版本兼容性问题** 不同版本之间的 API 更改有时会导致意外行为甚至崩溃。 --- ### 解决方案建议 #### 方法一：验证输入参数的有效性 仔细检查命令行选项是否符合实际需求以及目标机器的能力范围。特别是确认以下几点： - 主机地址(`--master_addr`) 和端口号(`--master_port`) 是否可达； - 工作进程数(`--nproc_per_node`) 设置得合理否 (不超过可用GPU总数)； ```bash torchrun --nnodes=1 \ --node_rank=0 \ --nproc_per_node=8 \ --master_addr="localhost" \ --master_port=29500 \ src/llamafactory/launcher.py \ saves/Qwen2.5-1.5B-Instruct/lora/eval_2024-12-05-12-04-27/training_args.yaml ``` 注意这里把 IP 地址改为 `"localhost"` 并调整了默认监听端口作为示范[^1]. #### 方法二：增加调试信息以便定位具体位置 通过添加额外的日志记录功能可以更清楚地了解哪里出了差错。尝试启用详细的日志输出模式查看是否有更多线索提示我们什么地方不对劲: ```yaml logging: level: DEBUG ``` 将其加入到您的 training_args.yaml 中去开启最高级别的追踪打印. 另外还可以考虑利用 python 自带模块 tracebacks 来捕获完整的堆栈跟踪数据用于后续排查工作. #### 方法三：降低复杂度逐步测试各组件独立运作状况 先简化整个流程只保留最基本必要的部分单独跑起来看能不能成功完成一轮迭代后再慢慢加回其他要素直到找到那个引起麻烦的具体环节为止. 比如先把 nprocs 数量减少至单卡试试效果如何? ```bash torchrun --standalone --nproc_per_node=1 ... ``` 这样做的好处是可以排除多设备协调方面的干扰因素从而更容易发现问题根源所在. 最后记得更新所有涉及到的相关软件包确保它们处于最新稳定版状态以防因旧 bug 导致不必要的困扰. --- ### 示例代码片段展示如何处理 Subprocess 错误 下面给出一段简单的例子演示怎样优雅地捕捉此类异常情况并向用户提供友好的反馈说明: ```python import subprocess try: result = subprocess.run( ["torchrun", "--help"], check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT ) except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"The command failed with error code {e.returncode}. Output was:\n{e.output.decode()}") else: print(result.stdout.decode()) ``` 以上脚本能帮助开发者快速判断基础调用是否存在明显语法结构方面的问题同时还能收集到有用的诊断资料辅助进一步深入探究根本成因. ---