在进行大语言模型（LLM）的分布式训练时，我们遇到了一个典型的PyTorch分布式训练问题：RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device。这个问题通常出现在使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行多GPU训练时。
复现步骤：
- 启动分布式训练进程：
torchrun --nproc_per_node=2 train.py - 在代码中初始化进程组：
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size) - 将模型和数据移动到GPU：
model = model.cuda()和data = data.cuda() - 训练过程中出现错误。
解决方案： 关键在于确保所有张量都在同一设备上。正确的做法是将模型和数据同时移动到同一GPU上，例如：
# 确保模型在正确的GPU上
model = model.to(rank)
# 确保数据也在相同GPU上
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
此外，还需检查环境变量是否正确设置：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1。该问题的根源通常在于设备不一致或分布式初始化错误。
安全建议： 在进行分布式训练时，确保所有节点的环境配置一致，并且使用版本兼容的PyTorch和CUDA库。避免直接暴露模型参数或训练数据至公网。
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