#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=bert-train
#SBATCH --output=logs/%x-%j.out
#SBATCH --partition=gpu
#SBATCH --gres=gpu:1
#SBATCH --cpus-per-task=4
#SBATCH --mem=32G
#SBATCH --time=04:00:00
echo "Running on $(hostname)"
source ~/venv/bin/activate
python train.py --epochs 10 --batch-size 64
🔍 Объяснение ключевых параметров:
| Параметр | Значение |
|---|---|
#!/bin/bash | Указывает, что скрипт исполняется в bash |
#SBATCH --job-name=bert-train | Имя задачи, отображается в squeue, логах и UI |
#SBATCH --output=logs/%x-%j.out | Путь к файлу вывода stdout/stderr (%x — имя, %j — job ID) |
#SBATCH --partition=gpu | Выбор очереди, в которой запускать (например, GPU-ноды) |
#SBATCH --gres=gpu:1 | Запрос 1 GPU (generic resource) |
#SBATCH --cpus-per-task=4 | Кол-во CPU на задачу (важно при многопоточности) |
#SBATCH --mem=32G | Запрашиваемая память |
#SBATCH --time=04:00:00 | Максимальное время выполнения — 4 часа |
🚀 Поведение скрипта:
-
Задача попадёт в очередь
gpu -
Как только освободится GPU-нода — начнётся выполнение
-
Все логи пойдут в
logs/bert-train-<jobid>.out -
После завершения — SLURM освободит ресурсы