launch.json文件如下"cwd"= "${fileDirname}"表示代码调试的根目录是当前你调试的文件，也就是pretrain.py所在的目录。其他路径参数都是相对这个目录的

如果改成"cwd"= "${workspaceFolder}" 表示代码调试的根目录是打开的工作目录，也就是你vscode打开的工程文件夹的目录

"program"参数是是我们要运行的文件，默认是"program": "${file}",也就是你要调试的文件本身，

比如不调试分布式的话，就是pretrain.py，分布式的话要改成"program": "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/run.py"表示我们其实是要运行这个文件，然后加入args参数，把pretrain.py作为一个参数

注意：pytorch1.9之后torch.distributed.launch 即将被废弃，取而代之的是torch.distributed.run

https://www.cnblogs.com/tencent-cloud-native/p/15186403.html

而torchrun脚本就是torch.distributed.run的内容,所以在终端运行的话

python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 pretrain.py --config ./configs/Pretrain.yaml --output_dir output/Pretrain

和

torchrun --nproc_per_node=8 pretrain.py --config ./configs/Pretrain.yaml --output_dir output/Pretrain

二者是等价的，终端直接输入torchrun

root@autodl-container-115911b7ae-3dcde09d:~# torchrun
usage: torchrun [-h] [--nnodes NNODES] [--nproc_per_node NPROC_PER_NODE][--rdzv_backend RDZV_BACKEND] [--rdzv_endpoint RDZV_ENDPOINT][--rdzv_id RDZV_ID] [--rdzv_conf RDZV_CONF] [--standalone][--max_restarts MAX_RESTARTS] [--monitor_interval MONITOR_INTERVAL][--start_method {spawn,fork,forkserver}] [--role ROLE] [-m] [--no_python][--run_path] [--log_dir LOG_DIR] [-r REDIRECTS] [-t TEE][--node_rank NODE_RANK] [--master_addr MASTER_ADDR][--master_port MASTER_PORT]training_script ...
torchrun: error: the following arguments are required: training_script, training_script_args
root@autodl-container-115911b7ae-3dcde09d:~# which torchrun
/root/miniconda3/bin/torchrun

但vscode调试配置如下，如果直接用"program": "/root/miniconda3/bin/torchrun"也是可以的

 "name": "Python: Current File", 可以改成 "name": "Python: torchrun" 不过这个不影响，只是调试窗口名字

{// 使用 IntelliSense 了解相关属性。 // 悬停以查看现有属性的描述。// 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387"version": "0.2.0","configurations": [{"name": "Python: Current File","type": "python","request": "launch","program": "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/run.py","console": "integratedTerminal","justMyCode": false,"cwd": "${fileDirname}","args": ["--nproc_per_node=1","pretrain.py","--config=./configs/pretrain.yaml","--output_dir=output/Pretrain"],// "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0"},}]
}

最后：建议在每个工程都创建一个.vscode文件夹，在里面建一个lanuch.json文件，因为每个工程运行脚本肯定都不一样，不要在/root目录搞一个.vscode文件夹，不然你每次都是打开/root文件夹都要修改lanuch.json的内容，每次VSCODE都只打开一个工程，不要直接打开root目录