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要启动一个使用PyTorch的分布式训练任务，您需要遵循以下步骤：
安装PyTorch和torchvision库。您可以使用以下命令安装：
pip install torch torchvision
确保您的系统上安装了正确的CUDA版本，以便在GPU上运行模型。您可以使用以下命令检查CUDA版本：
nvcc --version
为每个计算节点创建一个环境变量，指定主节点的IP地址和端口。例如，如果您有两个计算节点，分别为node1和node2，主节点的IP地址为192.168.1.100，端口为12345，则可以在每个节点上设置以下环境变量：
export MASTER_ADDR=192.168.1.100
export MASTER_PORT=12345
在每个计算节点上，使用以下命令启动torch.distributed.launch脚本，该脚本将启动一个分布式训练任务：
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=
其中是每个计算节点上可用的GPU数量，是您的训练脚本。
例如，如果您有两个计算节点，每个节点有4个GPU，您的训练脚本名为train.py，则可以在每个节点上运行以下命令：
export MASTER_ADDR=192.168.1.100
export MASTER_PORT=12345
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py
在主节点上运行您的训练脚本。由于所有计算节点都已配置为使用相同的IP地址和端口，因此它们将自动连接到主节点并协同工作以执行分布式训练任务。
请注意，这些步骤可能因您的具体设置而有所不同。请确保根据您的系统环境和需求进行适当的调整。