Full Code of chunhuizhang/pytorch_distribute_tutorials for AI

Repository: chunhuizhang/pytorch_distribute_tutorials
Branch: main
Commit: e7a1f00bcbed
Files: 73
Total size: 19.2 MB

Directory structure:
gitextract_d6bmv_gd/

├── .gitignore
├── README.md
├── collect_env.py
├── communication.ipynb
├── data/
│   ├── winequality-red.csv
│   ├── winequality-white.csv
│   └── winequality.names
├── torch_distributed_supp.ipynb
└── tutorials/
    ├── 01_multi_gpus_data_parallelism.ipynb
    ├── 02_ddp_basics.ipynb
    ├── 03_ddp_toy_example.ipynb
    ├── 04_model_parallel_resnet50.ipynb
    ├── 3D-parallel/
    │   ├── SP-序列并行.ipynb
    │   ├── fsdp_fsdp2.ipynb
    │   ├── mesh.py
    │   └── ring-allreduce.ipynb
    ├── CUDA_RPC.ipynb
    ├── FSDP.ipynb
    ├── amp_autocast_mixed_precision_training.ipynb
    ├── backends.ipynb
    ├── bitsandbytes/
    │   └── bnd_basics.ipynb
    ├── cpu_memory/
    │   └── cpu_memory.ipynb
    ├── cpu_multi_cores_machine_learning.ipynb
    ├── cpu_parallel_openmp.ipynb
    ├── ddp_gpus.py
    ├── ddp_gpus_torchrun.py
    ├── deepspeed_accelerate/
    │   ├── 3D并行.ipynb
    │   ├── accelerate_basics_scripts.py
    │   ├── accelerate_config.ipynb
    │   ├── accelerate_inference.ipynb
    │   ├── bert_ds.py
    │   ├── bitsandbytes_accelerate.ipynb
    │   ├── deepspeed_basics.ipynb
    │   ├── deepspeed_实践.ipynb
    │   ├── ds_examples.ipynb
    │   ├── ds_offload.ipynb
    │   ├── megtron_lm.ipynb
    │   ├── torchrun_deepspeed_accelerate.ipynb
    │   └── utils/
    │       ├── helloworld.py
    │       └── multi_gpus_inference.py
    ├── infra/
    │   ├── PPO_workflow.ipynb
    │   ├── mfu_flops.ipynb
    │   ├── misc/
    │   │   └── flash_attn.ipynb
    │   ├── openrlhf/
    │   │   ├── openrlhf_basics.ipynb
    │   │   └── openrlhf_分布式训练流程.ipynb
    │   ├── ray/
    │   │   ├── ray_basics.ipynb
    │   │   ├── ray_debugger.ipynb
    │   │   ├── ray_python.ipynb
    │   │   └── ray_资源管理与调度.ipynb
    │   └── verl/
    │       ├── parquet_data_process.ipynb
    │       ├── verl.ipynb
    │       └── verl_in_action.ipynb
    ├── kv-cache.ipynb
    ├── mpi.ipynb
    ├── nvcc_cuda/
    │   ├── cuda_mm.ipynb
    │   ├── pinned_memory_non_blocking.ipynb
    │   ├── tensor-core.ipynb
    │   ├── tensorrt-docker.ipynb
    │   └── untitled.txt
    ├── overall.ipynb
    ├── pipeline_parallel.ipynb
    ├── quant/
    │   ├── clustering.ipynb
    │   ├── fp32_fp16_bf16_tf32.ipynb
    │   └── 基本概念.ipynb
    ├── snapshot.pt
    ├── tensor_cores.ipynb
    ├── tensor_parallel.ipynb
    ├── torch_dist.py
    ├── torch_distributed_basics.ipynb
    ├── torch_nccl_collective_communication.ipynb
    ├── torch_nccl_test.py
    ├── 一些补充（ddp、多机多卡）.ipynb
    └── 分布式训练细节.ipynb

================================================
FILE CONTENTS
================================================

================================================
FILE: .gitignore
================================================
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class

# C extensions
*.so

# Distribution / packaging
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
share/python-wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST

# PyInstaller
#  Usually these files are written by a python script from a template
#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
*.manifest
*.spec

# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt

# Unit test / coverage reports
htmlcov/
.tox/
.nox/
.coverage
.coverage.*
.cache
nosetests.xml
coverage.xml
*.cover
*.py,cover
.hypothesis/
.pytest_cache/
cover/

# Translations
*.mo
*.pot

# Django stuff:
*.log
local_settings.py
db.sqlite3
db.sqlite3-journal

# Flask stuff:
instance/
.webassets-cache

# Scrapy stuff:
.scrapy

# Sphinx documentation
docs/_build/

# PyBuilder
.pybuilder/
target/

# Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints

# IPython
profile_default/
ipython_config.py

# pyenv
#   For a library or package, you might want to ignore these files since the code is
#   intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:
# .python-version

# pipenv
#   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
#   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
#   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
#   install all needed dependencies.
#Pipfile.lock

# poetry
#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.
#   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
#   commonly ignored for libraries.
#   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
#poetry.lock

# pdm
#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
#pdm.lock
#   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
#   in version control.
#   https://pdm.fming.dev/#use-with-ide
.pdm.toml

# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
__pypackages__/

# Celery stuff
celerybeat-schedule
celerybeat.pid

# SageMath parsed files
*.sage.py

# Environments
.env
.venv
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/

# Spyder project settings
.spyderproject
.spyproject

# Rope project settings
.ropeproject

# mkdocs documentation
/site

# mypy
.mypy_cache/
.dmypy.json
dmypy.json

# Pyre type checker
.pyre/

# pytype static type analyzer
.pytype/

# Cython debug symbols
cython_debug/

# PyCharm
#  JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can
#  be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore
#  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear
#  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
#.idea/
transformers/
code-samples/
profile*


================================================
FILE: README.md
================================================
# pytorch_distribute_tutorials
pytorch distribute tutorials


================================================
FILE: collect_env.py
================================================

# Unlike the rest of the PyTorch this file must be python2 compliant.
# This script outputs relevant system environment info
# Run it with `python collect_env.py` or `python -m torch.utils.collect_env`
import datetime
import locale
import re
import subprocess
import sys
import os
from collections import namedtuple


try:
    import torch
    TORCH_AVAILABLE = True
except (ImportError, NameError, AttributeError, OSError):
    TORCH_AVAILABLE = False

# System Environment Information
SystemEnv = namedtuple('SystemEnv', [
    'torch_version',
    'is_debug_build',
    'cuda_compiled_version',
    'gcc_version',
    'clang_version',
    'cmake_version',
    'os',
    'libc_version',
    'python_version',
    'python_platform',
    'is_cuda_available',
    'cuda_runtime_version',
    'cuda_module_loading',
    'nvidia_driver_version',
    'nvidia_gpu_models',
    'cudnn_version',
    'pip_version',  # 'pip' or 'pip3'
    'pip_packages',
    'conda_packages',
    'hip_compiled_version',
    'hip_runtime_version',
    'miopen_runtime_version',
    'caching_allocator_config',
    'is_xnnpack_available',
    'cpu_info',
])

DEFAULT_CONDA_PATTERNS = {
    "torch",
    "numpy",
    "cudatoolkit",
    "soumith",
    "mkl",
    "magma",
    "triton",
    "optree",
}

DEFAULT_PIP_PATTERNS = {
    "torch",
    "numpy",
    "mypy",
    "flake8",
    "triton",
    "optree",
    "onnx",
}


def run(command):
    """Return (return-code, stdout, stderr)."""
    shell = True if type(command) is str else False
    p = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE,
                         stderr=subprocess.PIPE, shell=shell)
    raw_output, raw_err = p.communicate()
    rc = p.returncode
    if get_platform() == 'win32':
        enc = 'oem'
    else:
        enc = locale.getpreferredencoding()
    output = raw_output.decode(enc)
    err = raw_err.decode(enc)
    return rc, output.strip(), err.strip()


def run_and_read_all(run_lambda, command):
    """Run command using run_lambda; reads and returns entire output if rc is 0."""
    rc, out, _ = run_lambda(command)
    if rc != 0:
        return None
    return out


def run_and_parse_first_match(run_lambda, command, regex):
    """Run command using run_lambda, returns the first regex match if it exists."""
    rc, out, _ = run_lambda(command)
    if rc != 0:
        return None
    match = re.search(regex, out)
    if match is None:
        return None
    return match.group(1)

def run_and_return_first_line(run_lambda, command):
    """Run command using run_lambda and returns first line if output is not empty."""
    rc, out, _ = run_lambda(command)
    if rc != 0:
        return None
    return out.split('\n')[0]


def get_conda_packages(run_lambda, patterns=None):
    if patterns is None:
        patterns = DEFAULT_CONDA_PATTERNS
    conda = os.environ.get('CONDA_EXE', 'conda')
    out = run_and_read_all(run_lambda, "{} list".format(conda))
    if out is None:
        return out

    return "\n".join(
        line
        for line in out.splitlines()
        if not line.startswith("#")
        and any(name in line for name in patterns)
    )

def get_gcc_version(run_lambda):
    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'gcc --version', r'gcc (.*)')

def get_clang_version(run_lambda):
    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'clang --version', r'clang version (.*)')


def get_cmake_version(run_lambda):
    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'cmake --version', r'cmake (.*)')


def get_nvidia_driver_version(run_lambda):
    if get_platform() == 'darwin':
        cmd = 'kextstat | grep -i cuda'
        return run_and_parse_first_match(run_lambda, cmd,
                                         r'com[.]nvidia[.]CUDA [(](.*?)[)]')
    smi = get_nvidia_smi()
    return run_and_parse_first_match(run_lambda, smi, r'Driver Version: (.*?) ')


def get_gpu_info(run_lambda):
    if get_platform() == 'darwin' or (TORCH_AVAILABLE and hasattr(torch.version, 'hip') and torch.version.hip is not None):
        if TORCH_AVAILABLE and torch.cuda.is_available():
            if torch.version.hip is not None:
                prop = torch.cuda.get_device_properties(0)
                if hasattr(prop, "gcnArchName"):
                    gcnArch = " ({})".format(prop.gcnArchName)
                else:
                    gcnArch = "NoGCNArchNameOnOldPyTorch"
            else:
                gcnArch = ""
            return torch.cuda.get_device_name(None) + gcnArch
        return None
    smi = get_nvidia_smi()
    uuid_regex = re.compile(r' \(UUID: .+?\)')
    rc, out, _ = run_lambda(smi + ' -L')
    if rc != 0:
        return None
    # Anonymize GPUs by removing their UUID
    return re.sub(uuid_regex, '', out)


def get_running_cuda_version(run_lambda):
    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'nvcc --version', r'release .+ V(.*)')


def get_cudnn_version(run_lambda):
    """Return a list of libcudnn.so; it's hard to tell which one is being used."""
    if get_platform() == 'win32':
        system_root = os.environ.get('SYSTEMROOT', 'C:\\Windows')
        cuda_path = os.environ.get('CUDA_PATH', "%CUDA_PATH%")
        where_cmd = os.path.join(system_root, 'System32', 'where')
        cudnn_cmd = '{} /R "{}\\bin" cudnn*.dll'.format(where_cmd, cuda_path)
    elif get_platform() == 'darwin':
        # CUDA libraries and drivers can be found in /usr/local/cuda/. See
        # https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-mac-os-x/index.html#install
        # https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installmac
        # Use CUDNN_LIBRARY when cudnn library is installed elsewhere.
        cudnn_cmd = 'ls /usr/local/cuda/lib/libcudnn*'
    else:
        cudnn_cmd = 'ldconfig -p | grep libcudnn | rev | cut -d" " -f1 | rev'
    rc, out, _ = run_lambda(cudnn_cmd)
    # find will return 1 if there are permission errors or if not found
    if len(out) == 0 or (rc != 1 and rc != 0):
        l = os.environ.get('CUDNN_LIBRARY')
        if l is not None and os.path.isfile(l):
            return os.path.realpath(l)
        return None
    files_set = set()
    for fn in out.split('\n'):
        fn = os.path.realpath(fn)  # eliminate symbolic links
        if os.path.isfile(fn):
            files_set.add(fn)
    if not files_set:
        return None
    # Alphabetize the result because the order is non-deterministic otherwise
    files = sorted(files_set)
    if len(files) == 1:
        return files[0]
    result = '\n'.join(files)
    return 'Probably one of the following:\n{}'.format(result)


def get_nvidia_smi():
    # Note: nvidia-smi is currently available only on Windows and Linux
    smi = 'nvidia-smi'
    if get_platform() == 'win32':
        system_root = os.environ.get('SYSTEMROOT', 'C:\\Windows')
        program_files_root = os.environ.get('PROGRAMFILES', 'C:\\Program Files')
        legacy_path = os.path.join(program_files_root, 'NVIDIA Corporation', 'NVSMI', smi)
        new_path = os.path.join(system_root, 'System32', smi)
        smis = [new_path, legacy_path]
        for candidate_smi in smis:
            if os.path.exists(candidate_smi):
                smi = '"{}"'.format(candidate_smi)
                break
    return smi


# example outputs of CPU infos
#  * linux
#    Architecture:            x86_64
#      CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit
#      Address sizes:         46 bits physical, 48 bits virtual
#      Byte Order:            Little Endian
#    CPU(s):                  128
#      On-line CPU(s) list:   0-127
#    Vendor ID:               GenuineIntel
#      Model name:            Intel(R) Xeon(R) Platinum 8375C CPU @ 2.90GHz
#        CPU family:          6
#        Model:               106
#        Thread(s) per core:  2
#        Core(s) per socket:  32
#        Socket(s):           2
#        Stepping:            6
#        BogoMIPS:            5799.78
#        Flags:               fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr
#                             sse sse2 ss ht syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc arch_perfmon rep_good nopl
#                             xtopology nonstop_tsc cpuid aperfmperf tsc_known_freq pni pclmulqdq monitor ssse3 fma cx16
#                             pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand
#                             hypervisor lahf_lm abm 3dnowprefetch invpcid_single ssbd ibrs ibpb stibp ibrs_enhanced
#                             fsgsbase tsc_adjust bmi1 avx2 smep bmi2 erms invpcid avx512f avx512dq rdseed adx smap
#                             avx512ifma clflushopt clwb avx512cd sha_ni avx512bw avx512vl xsaveopt xsavec xgetbv1
#                             xsaves wbnoinvd ida arat avx512vbmi pku ospke avx512_vbmi2 gfni vaes vpclmulqdq
#                             avx512_vnni avx512_bitalg tme avx512_vpopcntdq rdpid md_clear flush_l1d arch_capabilities
#    Virtualization features:
#      Hypervisor vendor:     KVM
#      Virtualization type:   full
#    Caches (sum of all):
#      L1d:                   3 MiB (64 instances)
#      L1i:                   2 MiB (64 instances)
#      L2:                    80 MiB (64 instances)
#      L3:                    108 MiB (2 instances)
#    NUMA:
#      NUMA node(s):          2
#      NUMA node0 CPU(s):     0-31,64-95
#      NUMA node1 CPU(s):     32-63,96-127
#    Vulnerabilities:
#      Itlb multihit:         Not affected
#      L1tf:                  Not affected
#      Mds:                   Not affected
#      Meltdown:              Not affected
#      Mmio stale data:       Vulnerable: Clear CPU buffers attempted, no microcode; SMT Host state unknown
#      Retbleed:              Not affected
#      Spec store bypass:     Mitigation; Speculative Store Bypass disabled via prctl and seccomp
#      Spectre v1:            Mitigation; usercopy/swapgs barriers and __user pointer sanitization
#      Spectre v2:            Mitigation; Enhanced IBRS, IBPB conditional, RSB filling, PBRSB-eIBRS SW sequence
#      Srbds:                 Not affected
#      Tsx async abort:       Not affected
#  * win32
#    Architecture=9
#    CurrentClockSpeed=2900
#    DeviceID=CPU0
#    Family=179
#    L2CacheSize=40960
#    L2CacheSpeed=
#    Manufacturer=GenuineIntel
#    MaxClockSpeed=2900
#    Name=Intel(R) Xeon(R) Platinum 8375C CPU @ 2.90GHz
#    ProcessorType=3
#    Revision=27142
#
#    Architecture=9
#    CurrentClockSpeed=2900
#    DeviceID=CPU1
#    Family=179
#    L2CacheSize=40960
#    L2CacheSpeed=
#    Manufacturer=GenuineIntel
#    MaxClockSpeed=2900
#    Name=Intel(R) Xeon(R) Platinum 8375C CPU @ 2.90GHz
#    ProcessorType=3
#    Revision=27142

def get_cpu_info(run_lambda):
    rc, out, err = 0, '', ''
    if get_platform() == 'linux':
        rc, out, err = run_lambda('lscpu')
    elif get_platform() == 'win32':
        rc, out, err = run_lambda('wmic cpu get Name,Manufacturer,Family,Architecture,ProcessorType,DeviceID, \
        CurrentClockSpeed,MaxClockSpeed,L2CacheSize,L2CacheSpeed,Revision /VALUE')
    elif get_platform() == 'darwin':
        rc, out, err = run_lambda("sysctl -n machdep.cpu.brand_string")
    cpu_info = 'None'
    if rc == 0:
        cpu_info = out
    else:
        cpu_info = err
    return cpu_info


def get_platform():
    if sys.platform.startswith('linux'):
        return 'linux'
    elif sys.platform.startswith('win32'):
        return 'win32'
    elif sys.platform.startswith('cygwin'):
        return 'cygwin'
    elif sys.platform.startswith('darwin'):
        return 'darwin'
    else:
        return sys.platform


def get_mac_version(run_lambda):
    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'sw_vers -productVersion', r'(.*)')


def get_windows_version(run_lambda):
    system_root = os.environ.get('SYSTEMROOT', 'C:\\Windows')
    wmic_cmd = os.path.join(system_root, 'System32', 'Wbem', 'wmic')
    findstr_cmd = os.path.join(system_root, 'System32', 'findstr')
    return run_and_read_all(run_lambda, '{} os get Caption | {} /v Caption'.format(wmic_cmd, findstr_cmd))


def get_lsb_version(run_lambda):
    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'lsb_release -a', r'Description:\t(.*)')


def check_release_file(run_lambda):
    return run_and_parse_first_match(run_lambda, 'cat /etc/*-release',
                                     r'PRETTY_NAME="(.*)"')


def get_os(run_lambda):
    from platform import machine
    platform = get_platform()

    if platform == 'win32' or platform == 'cygwin':
        return get_windows_version(run_lambda)

    if platform == 'darwin':
        version = get_mac_version(run_lambda)
        if version is None:
            return None
        return 'macOS {} ({})'.format(version, machine())

    if platform == 'linux':
        # Ubuntu/Debian based
        desc = get_lsb_version(run_lambda)
        if desc is not None:
            return '{} ({})'.format(desc, machine())

        # Try reading /etc/*-release
        desc = check_release_file(run_lambda)
        if desc is not None:
            return '{} ({})'.format(desc, machine())

        return '{} ({})'.format(platform, machine())

    # Unknown platform
    return platform


def get_python_platform():
    import platform
    return platform.platform()


def get_libc_version():
    import platform
    if get_platform() != 'linux':
        return 'N/A'
    return '-'.join(platform.libc_ver())


def get_pip_packages(run_lambda, patterns=None):
    """Return `pip list` output. Note: will also find conda-installed pytorch and numpy packages."""
    if patterns is None:
        patterns = DEFAULT_PIP_PATTERNS

    # People generally have `pip` as `pip` or `pip3`
    # But here it is invoked as `python -mpip`
    def run_with_pip(pip):
        out = run_and_read_all(run_lambda, pip + ["list", "--format=freeze"])
        return "\n".join(
            line
            for line in out.splitlines()
            if any(name in line for name in patterns)
        )

    pip_version = 'pip3' if sys.version[0] == '3' else 'pip'
    out = run_with_pip([sys.executable, '-mpip'])

    return pip_version, out


def get_cachingallocator_config():
    ca_config = os.environ.get('PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF', '')
    return ca_config


def get_cuda_module_loading_config():
    if TORCH_AVAILABLE and torch.cuda.is_available():
        torch.cuda.init()
        config = os.environ.get('CUDA_MODULE_LOADING', '')
        return config
    else:
        return "N/A"


def is_xnnpack_available():
    if TORCH_AVAILABLE:
        import torch.backends.xnnpack
        return str(torch.backends.xnnpack.enabled)  # type: ignore[attr-defined]
    else:
        return "N/A"

def get_env_info():
    run_lambda = run
    pip_version, pip_list_output = get_pip_packages(run_lambda)

    if TORCH_AVAILABLE:
        version_str = torch.__version__
        debug_mode_str = str(torch.version.debug)
        cuda_available_str = str(torch.cuda.is_available())
        cuda_version_str = torch.version.cuda
        if not hasattr(torch.version, 'hip') or torch.version.hip is None:  # cuda version
            hip_compiled_version = hip_runtime_version = miopen_runtime_version = 'N/A'
        else:  # HIP version
            def get_version_or_na(cfg, prefix):
                _lst = [s.rsplit(None, 1)[-1] for s in cfg if prefix in s]
                return _lst[0] if _lst else 'N/A'

            cfg = torch._C._show_config().split('\n')
            hip_runtime_version = get_version_or_na(cfg, 'HIP Runtime')
            miopen_runtime_version = get_version_or_na(cfg, 'MIOpen')
            cuda_version_str = 'N/A'
            hip_compiled_version = torch.version.hip
    else:
        version_str = debug_mode_str = cuda_available_str = cuda_version_str = 'N/A'
        hip_compiled_version = hip_runtime_version = miopen_runtime_version = 'N/A'

    sys_version = sys.version.replace("\n", " ")

    conda_packages = get_conda_packages(run_lambda)

    return SystemEnv(
        torch_version=version_str,
        is_debug_build=debug_mode_str,
        python_version='{} ({}-bit runtime)'.format(sys_version, sys.maxsize.bit_length() + 1),
        python_platform=get_python_platform(),
        is_cuda_available=cuda_available_str,
        cuda_compiled_version=cuda_version_str,
        cuda_runtime_version=get_running_cuda_version(run_lambda),
        cuda_module_loading=get_cuda_module_loading_config(),
        nvidia_gpu_models=get_gpu_info(run_lambda),
        nvidia_driver_version=get_nvidia_driver_version(run_lambda),
        cudnn_version=get_cudnn_version(run_lambda),
        hip_compiled_version=hip_compiled_version,
        hip_runtime_version=hip_runtime_version,
        miopen_runtime_version=miopen_runtime_version,
        pip_version=pip_version,
        pip_packages=pip_list_output,
        conda_packages=conda_packages,
        os=get_os(run_lambda),
        libc_version=get_libc_version(),
        gcc_version=get_gcc_version(run_lambda),
        clang_version=get_clang_version(run_lambda),
        cmake_version=get_cmake_version(run_lambda),
        caching_allocator_config=get_cachingallocator_config(),
        is_xnnpack_available=is_xnnpack_available(),
        cpu_info=get_cpu_info(run_lambda),
    )

env_info_fmt = """
PyTorch version: {torch_version}
Is debug build: {is_debug_build}
CUDA used to build PyTorch: {cuda_compiled_version}
ROCM used to build PyTorch: {hip_compiled_version}

OS: {os}
GCC version: {gcc_version}
Clang version: {clang_version}
CMake version: {cmake_version}
Libc version: {libc_version}

Python version: {python_version}
Python platform: {python_platform}
Is CUDA available: {is_cuda_available}
CUDA runtime version: {cuda_runtime_version}
CUDA_MODULE_LOADING set to: {cuda_module_loading}
GPU models and configuration: {nvidia_gpu_models}
Nvidia driver version: {nvidia_driver_version}
cuDNN version: {cudnn_version}
HIP runtime version: {hip_runtime_version}
MIOpen runtime version: {miopen_runtime_version}
Is XNNPACK available: {is_xnnpack_available}

CPU:
{cpu_info}

Versions of relevant libraries:
{pip_packages}
{conda_packages}
""".strip()


def pretty_str(envinfo):
    def replace_nones(dct, replacement='Could not collect'):
        for key in dct.keys():
            if dct[key] is not None:
                continue
            dct[key] = replacement
        return dct

    def replace_bools(dct, true='Yes', false='No'):
        for key in dct.keys():
            if dct[key] is True:
                dct[key] = true
            elif dct[key] is False:
                dct[key] = false
        return dct

    def prepend(text, tag='[prepend]'):
        lines = text.split('\n')
        updated_lines = [tag + line for line in lines]
        return '\n'.join(updated_lines)

    def replace_if_empty(text, replacement='No relevant packages'):
        if text is not None and len(text) == 0:
            return replacement
        return text

    def maybe_start_on_next_line(string):
        # If `string` is multiline, prepend a \n to it.
        if string is not None and len(string.split('\n')) > 1:
            return '\n{}\n'.format(string)
        return string

    mutable_dict = envinfo._asdict()

    # If nvidia_gpu_models is multiline, start on the next line
    mutable_dict['nvidia_gpu_models'] = \
        maybe_start_on_next_line(envinfo.nvidia_gpu_models)

    # If the machine doesn't have CUDA, report some fields as 'No CUDA'
    dynamic_cuda_fields = [
        'cuda_runtime_version',
        'nvidia_gpu_models',
        'nvidia_driver_version',
    ]
    all_cuda_fields = dynamic_cuda_fields + ['cudnn_version']
    all_dynamic_cuda_fields_missing = all(
        mutable_dict[field] is None for field in dynamic_cuda_fields)
    if TORCH_AVAILABLE and not torch.cuda.is_available() and all_dynamic_cuda_fields_missing:
        for field in all_cuda_fields:
            mutable_dict[field] = 'No CUDA'
        if envinfo.cuda_compiled_version is None:
            mutable_dict['cuda_compiled_version'] = 'None'

    # Replace True with Yes, False with No
    mutable_dict = replace_bools(mutable_dict)

    # Replace all None objects with 'Could not collect'
    mutable_dict = replace_nones(mutable_dict)

    # If either of these are '', replace with 'No relevant packages'
    mutable_dict['pip_packages'] = replace_if_empty(mutable_dict['pip_packages'])
    mutable_dict['conda_packages'] = replace_if_empty(mutable_dict['conda_packages'])

    # Tag conda and pip packages with a prefix
    # If they were previously None, they'll show up as ie '[conda] Could not collect'
    if mutable_dict['pip_packages']:
        mutable_dict['pip_packages'] = prepend(mutable_dict['pip_packages'],
                                               '[{}] '.format(envinfo.pip_version))
    if mutable_dict['conda_packages']:
        mutable_dict['conda_packages'] = prepend(mutable_dict['conda_packages'],
                                                 '[conda] ')
    mutable_dict['cpu_info'] = envinfo.cpu_info
    return env_info_fmt.format(**mutable_dict)


def get_pretty_env_info():
    return pretty_str(get_env_info())


def main():
    print("Collecting environment information...")
    output = get_pretty_env_info()
    print(output)

    if TORCH_AVAILABLE and hasattr(torch, 'utils') and hasattr(torch.utils, '_crash_handler'):
        minidump_dir = torch.utils._crash_handler.DEFAULT_MINIDUMP_DIR
        if sys.platform == "linux" and os.path.exists(minidump_dir):
            dumps = [os.path.join(minidump_dir, dump) for dump in os.listdir(minidump_dir)]
            latest = max(dumps, key=os.path.getctime)
            ctime = os.path.getctime(latest)
            creation_time = datetime.datetime.fromtimestamp(ctime).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            msg = "\n*** Detected a minidump at {} created on {}, ".format(latest, creation_time) + \
                  "if this is related to your bug please include it when you file a report ***"
            print(msg, file=sys.stderr)



if __name__ == '__main__':
    main()


================================================
FILE: communication.ipynb
================================================
{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "ff4af96f-da0b-40f5-9f85-a7f9b69b2df8",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 一些概念"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cb07276f-5a8e-484b-a002-0b81da664e0f",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- overhead（开销）：额外资源、时间或计算成本等；\n",
    "    - 比如分布式中的 communication overhead（通信开销），额外的内存开销（Memory Overhead，for model 副本）等；"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.13"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}


================================================
FILE: data/winequality-red.csv
================================================
"fixed acidity";"volatile acidity";"citric acid";"residual sugar";"chlorides";"free sulfur dioxide";"total sulfur dioxide";"density";"pH";"sulphates";"alcohol";"quality"
7.4;0.7;0;1.9;0.076;11;34;0.9978;3.51;0.56;9.4;5
7.8;0.88;0;2.6;0.098;25;67;0.9968;3.2;0.68;9.8;5
7.8;0.76;0.04;2.3;0.092;15;54;0.997;3.26;0.65;9.8;5
11.2;0.28;0.56;1.9;0.075;17;60;0.998;3.16;0.58;9.8;6
7.4;0.7;0;1.9;0.076;11;34;0.9978;3.51;0.56;9.4;5
7.4;0.66;0;1.8;0.075;13;40;0.9978;3.51;0.56;9.4;5
7.9;0.6;0.06;1.6;0.069;15;59;0.9964;3.3;0.46;9.4;5
7.3;0.65;0;1.2;0.065;15;21;0.9946;3.39;0.47;10;7
7.8;0.58;0.02;2;0.073;9;18;0.9968;3.36;0.57;9.5;7
7.5;0.5;0.36;6.1;0.071;17;102;0.9978;3.35;0.8;10.5;5
6.7;0.58;0.08;1.8;0.097;15;65;0.9959;3.28;0.54;9.2;5
7.5;0.5;0.36;6.1;0.071;17;102;0.9978;3.35;0.8;10.5;5
5.6;0.615;0;1.6;0.089;16;59;0.9943;3.58;0.52;9.9;5
7.8;0.61;0.29;1.6;0.114;9;29;0.9974;3.26;1.56;9.1;5
8.9;0.62;0.18;3.8;0.176;52;145;0.9986;3.16;0.88;9.2;5
8.9;0.62;0.19;3.9;0.17;51;148;0.9986;3.17;0.93;9.2;5
8.5;0.28;0.56;1.8;0.092;35;103;0.9969;3.3;0.75;10.5;7
8.1;0.56;0.28;1.7;0.368;16;56;0.9968;3.11;1.28;9.3;5
7.4;0.59;0.08;4.4;0.086;6;29;0.9974;3.38;0.5;9;4
7.9;0.32;0.51;1.8;0.341;17;56;0.9969;3.04;1.08;9.2;6
8.9;0.22;0.48;1.8;0.077;29;60;0.9968;3.39;0.53;9.4;6
7.6;0.39;0.31;2.3;0.082;23;71;0.9982;3.52;0.65;9.7;5
7.9;0.43;0.21;1.6;0.106;10;37;0.9966;3.17;0.91;9.5;5
8.5;0.49;0.11;2.3;0.084;9;67;0.9968;3.17;0.53;9.4;5
6.9;0.4;0.14;2.4;0.085;21;40;0.9968;3.43;0.63;9.7;6
6.3;0.39;0.16;1.4;0.08;11;23;0.9955;3.34;0.56;9.3;5
7.6;0.41;0.24;1.8;0.08;4;11;0.9962;3.28;0.59;9.5;5
7.9;0.43;0.21;1.6;0.106;10;37;0.9966;3.17;0.91;9.5;5
7.1;0.71;0;1.9;0.08;14;35;0.9972;3.47;0.55;9.4;5
7.8;0.645;0;2;0.082;8;16;0.9964;3.38;0.59;9.8;6
6.7;0.675;0.07;2.4;0.089;17;82;0.9958;3.35;0.54;10.1;5
6.9;0.685;0;2.5;0.105;22;37;0.9966;3.46;0.57;10.6;6
8.3;0.655;0.12;2.3;0.083;15;113;0.9966;3.17;0.66;9.8;5
6.9;0.605;0.12;10.7;0.073;40;83;0.9993;3.45;0.52;9.4;6
5.2;0.32;0.25;1.8;0.103;13;50;0.9957;3.38;0.55;9.2;5
7.8;0.645;0;5.5;0.086;5;18;0.9986;3.4;0.55;9.6;6
7.8;0.6;0.14;2.4;0.086;3;15;0.9975;3.42;0.6;10.8;6
8.1;0.38;0.28;2.1;0.066;13;30;0.9968;3.23;0.73;9.7;7
5.7;1.13;0.09;1.5;0.172;7;19;0.994;3.5;0.48;9.8;4
7.3;0.45;0.36;5.9;0.074;12;87;0.9978;3.33;0.83;10.5;5
7.3;0.45;0.36;5.9;0.074;12;87;0.9978;3.33;0.83;10.5;5
8.8;0.61;0.3;2.8;0.088;17;46;0.9976;3.26;0.51;9.3;4
7.5;0.49;0.2;2.6;0.332;8;14;0.9968;3.21;0.9;10.5;6
8.1;0.66;0.22;2.2;0.069;9;23;0.9968;3.3;1.2;10.3;5
6.8;0.67;0.02;1.8;0.05;5;11;0.9962;3.48;0.52;9.5;5
4.6;0.52;0.15;2.1;0.054;8;65;0.9934;3.9;0.56;13.1;4
7.7;0.935;0.43;2.2;0.114;22;114;0.997;3.25;0.73;9.2;5
8.7;0.29;0.52;1.6;0.113;12;37;0.9969;3.25;0.58;9.5;5
6.4;0.4;0.23;1.6;0.066;5;12;0.9958;3.34;0.56;9.2;5
5.6;0.31;0.37;1.4;0.074;12;96;0.9954;3.32;0.58;9.2;5
8.8;0.66;0.26;1.7;0.074;4;23;0.9971;3.15;0.74;9.2;5
6.6;0.52;0.04;2.2;0.069;8;15;0.9956;3.4;0.63;9.4;6
6.6;0.5;0.04;2.1;0.068;6;14;0.9955;3.39;0.64;9.4;6
8.6;0.38;0.36;3;0.081;30;119;0.997;3.2;0.56;9.4;5
7.6;0.51;0.15;2.8;0.11;33;73;0.9955;3.17;0.63;10.2;6
7.7;0.62;0.04;3.8;0.084;25;45;0.9978;3.34;0.53;9.5;5
10.2;0.42;0.57;3.4;0.07;4;10;0.9971;3.04;0.63;9.6;5
7.5;0.63;0.12;5.1;0.111;50;110;0.9983;3.26;0.77;9.4;5
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7.2;0.725;0.05;4.65;0.086;4;11;0.9962;3.41;0.39;10.9;5
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8.6;0.45;0.31;2.6;0.086;21;50;0.9982;3.37;0.91;9.9;6
11.9;0.58;0.66;2.5;0.072;6;37;0.9992;3.05;0.56;10;5
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12.8;0.615;0.66;5.8;0.083;7;42;1.0022;3.07;0.73;10;7
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13.3;0.29;0.75;2.8;0.084;23;43;0.9986;3.04;0.68;11.4;7
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10;0.59;0.31;2.2;0.09;26;62;0.9994;3.18;0.63;10.2;6
10.7;0.4;0.48;2.1;0.125;15;49;0.998;3.03;0.81;9.7;6
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10.5;0.51;0.64;2.4;0.107;6;15;0.9973;3.09;0.66;11.8;7
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8.6;0.47;0.47;2.4;0.074;7;29;0.9979;3.08;0.46;9.5;5
9.7;0.55;0.17;2.9;0.087;20;53;1.0004;3.14;0.61;9.4;5
10.7;0.43;0.39;2.2;0.106;8;32;0.9986;2.89;0.5;9.6;5
12;0.5;0.59;1.4;0.073;23;42;0.998;2.92;0.68;10.5;7
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7.2;0.52;0.07;1.4;0.074;5;20;0.9973;3.32;0.81;9.6;6
7.5;0.42;0.31;1.6;0.08;15;42;0.9978;3.31;0.64;9;5
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9.4;0.59;0.14;2;0.084;25;48;0.9981;3.14;0.56;9.7;5
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10;0.73;0.43;2.3;0.059;15;31;0.9966;3.15;0.57;11;5
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10.8;0.4;0.41;2.2;0.084;7;17;0.9984;3.08;0.67;9.3;6
8.6;0.8;0.11;2.3;0.084;12;31;0.9979;3.4;0.48;9.9;5
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8.1;0.78;0.23;2.6;0.059;5;15;0.997;3.37;0.56;11.3;5
7.1;0.65;0.18;1.8;0.07;13;40;0.997;3.44;0.6;9.1;5
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8.4;0.56;0.04;2;0.082;10;22;0.9976;3.22;0.44;9.6;5
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8.2;0.28;0.4;2.4;0.052;4;10;0.99356;3.33;0.7;12.8;7
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8.9;0.12;0.45;1.8;0.075;10;21;0.99552;3.41;0.76;11.9;7
8.3;0.28;0.48;2.1;0.093;6;12;0.99408;3.26;0.62;12.4;7
8.2;0.31;0.4;2.2;0.058;6;10;0.99536;3.31;0.68;11.2;7
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7.1;0.6;0.01;2.3;0.079;24;37;0.99514;3.4;0.61;10.9;6
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7.4;0.64;0.07;1.8;0.1;8;23;0.9961;3.3;0.58;9.6;5
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FILE: data/winequality-white.csv
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7.1;0.43;0.61;11.8;0.045;54;155;0.9974;3.11;0.45;8.7;5
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6.7;0.41;0.34;9.2;0.049;29;150;0.9968;3.22;0.51;9.1;5
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7.1;0.25;0.32;10.3;0.041;66;272;0.9969;3.17;0.52;9.1;6
6.4;0.17;0.32;2.4;0.048;41;200;0.9938;3.5;0.5;9.7;6
7.1;0.24;0.41;17.8;0.046;39;145;0.9998;3.32;0.39;8.7;5
6.8;0.64;0.08;9.7;0.062;26;142;0.9972;3.37;0.46;8.9;4
8.3;0.28;0.4;7.8;0.041;38;194;0.9976;3.34;0.51;9.6;6
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7.2;0.23;0.38;14.3;0.058;55;194;0.9979;3.09;0.44;9;6
7.2;0.23;0.38;14.3;0.058;55;194;0.9979;3.09;0.44;9;6
7.2;0.23;0.38;14.3;0.058;55;194;0.9979;3.09;0.44;9;6
6.8;0.52;0.32;13.2;0.044;54;221;0.9972;3.27;0.5;9.6;6
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7.2;0.23;0.39;14.2;0.058;49;192;0.9979;2.98;0.48;9;7
7.2;0.23;0.39;14.2;0.058;49;192;0.9979;2.98;0.48;9;7
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5.1;0.33;0.22;1.6;0.027;18;89;0.9893;3.51;0.38;12.5;7
6.4;0.31;0.28;1.5;0.037;12;119;0.9919;3.32;0.51;10.4;7
7.3;0.2;0.44;1.4;0.045;21;98;0.9924;3.15;0.46;10;7
5.7;0.32;0.5;2.6;0.049;17;155;0.9927;3.22;0.64;10;6
6.4;0.31;0.28;1.5;0.037;12;119;0.9919;3.32;0.51;10.4;7
7.3;0.2;0.44;1.4;0.045;21;98;0.9924;3.15;0.46;10;7
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7.9;0.19;0.26;2.1;0.039;8;143;0.9942;3.05;0.74;9.8;5
6.9;0.25;0.4;1.3;0.038;22;101;0.9901;3.03;0.39;11.4;6
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5.6;0.35;0.37;1;0.038;6;72;0.9902;3.37;0.34;11.4;5
5.9;0.32;0.39;3.3;0.114;24;140;0.9934;3.09;0.45;9.2;6
7.2;0.31;0.46;5;0.04;3;29;0.9906;3.04;0.53;12.5;4
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7;0.57;0.1;8.3;0.094;23;188;0.9972;3.4;0.47;9.2;4
7.1;0.28;0.26;1.9;0.049;12;86;0.9934;3.15;0.38;9.4;5
7.1;0.17;0.38;7.4;0.052;49;182;0.9958;3.35;0.52;9.6;6
7.8;0.28;0.22;1.4;0.056;24;130;0.9944;3.28;0.48;9.5;5
6.8;0.22;0.37;1.7;0.036;38;195;0.9908;3.35;0.72;12.5;6
7.1;0.17;0.38;7.4;0.052;49;182;0.9958;3.35;0.52;9.6;6
6.1;0.14;0.25;1.3;0.047;37;173;0.9925;3.35;0.46;10;6
6.4;0.24;0.5;11.6;0.047;60;211;0.9966;3.18;0.57;9.3;5
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6.6;0.28;0.36;1.7;0.038;22;101;0.9912;3.29;0.57;11.6;6
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5.8;0.32;0.38;4.75;0.033;23;94;0.991;3.42;0.42;11.8;7
5.7;0.32;0.38;4.75;0.033;23;94;0.991;3.42;0.42;11.8;7
6.7;0.28;0.14;1.4;0.043;64;159;0.992;3.17;0.39;10;5
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6;0.36;0.16;6.3;0.036;36;191;0.9942;3.17;0.62;9.8;5
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7.5;0.31;0.51;14.8;0.039;62;204;0.9982;3.06;0.6;9.5;5
7.4;0.31;0.48;14.2;0.042;62;204;0.9983;3.06;0.59;9.4;5
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6;0.39;0.17;12;0.046;65;246;0.9976;3.15;0.38;9;6
6.2;0.3;0.26;13.4;0.046;57;206;0.99775;3.17;0.43;9.5;6
6;0.28;0.49;6.8;0.048;61;222;0.9953;3.19;0.47;9.3;5
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6.6;0.56;0.22;8.9;0.034;27;133;0.99675;3.2;0.51;9.1;5
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6.5;0.17;0.33;1.4;0.028;14;99;0.9928;3.23;0.55;10.1;6
8.2;0.23;0.37;1.3;0.042;39;117;0.9928;2.99;0.36;10;5
7.6;0.22;0.34;9.7;0.035;26;143;0.9965;3.08;0.49;9.8;6
7.6;0.345;0.26;1.9;0.043;15;134;0.9936;3.08;0.38;9.5;5
7.5;0.32;0.26;1.8;0.042;13;133;0.9938;3.07;0.38;9.5;5
6.6;0.23;0.32;0.9;0.041;25;79;0.9926;3.39;0.54;10.2;7
6.6;0.2;0.32;1.1;0.039;25;78;0.9926;3.39;0.54;10.2;7
7.3;0.24;0.34;15.4;0.05;38;174;0.9983;3.03;0.42;9;6
7.3;0.24;0.34;15.4;0.05;38;174;0.9983;3.03;0.42;9;6
8;0.42;0.36;5;0.037;34;101;0.992;3.13;0.57;12.3;7
7.3;0.24;0.34;15.4;0.05;38;174;0.9983;3.03;0.42;9;6
6.1;0.19;0.25;4;0.023;23;112;0.9923;3.37;0.51;11.6;6
5.9;0.26;0.21;12.5;0.034;36;152;0.9972;3.28;0.43;9.5;6
8.3;0.23;0.43;3.2;0.035;14;101;0.9928;3.15;0.36;11.5;5
6.5;0.34;0.28;1.8;0.041;43;188;0.9928;3.13;0.37;9.6;6
6.8;0.22;0.35;17.5;0.039;38;153;0.9994;3.24;0.42;9;6
6.5;0.08;0.33;1.9;0.028;23;93;0.991;3.34;0.7;12;7
5.5;0.42;0.09;1.6;0.019;18;68;0.9906;3.33;0.51;11.4;7
5.1;0.42;0.01;1.5;0.017;25;102;0.9894;3.38;0.36;12.3;7
6;0.27;0.19;1.7;0.02;24;110;0.9898;3.32;0.47;12.6;7
6.8;0.22;0.35;17.5;0.039;38;153;0.9994;3.24;0.42;9;6
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7.6;0.3;0.25;4.3;0.054;22;111;0.9956;3.12;0.49;9.2;5
6.6;0.13;0.3;4.9;0.058;47;131;0.9946;3.51;0.45;10.3;6
6.5;0.14;0.33;7.6;0.05;53;189;0.9966;3.25;0.49;8.6;5
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6;0.2;0.71;1.6;0.15;10;54;0.9927;3.12;0.47;9.8;5
6;0.19;0.71;1.5;0.152;9;55;0.9927;3.12;0.46;9.8;6
7.7;0.28;0.33;6.7;0.037;32;155;0.9951;3.39;0.62;10.7;7
5.1;0.39;0.21;1.7;0.027;15;72;0.9894;3.5;0.45;12.5;6
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6;0.41;0.21;1.9;0.05;29;122;0.9928;3.42;0.52;10.5;6
7.4;0.28;0.3;5.3;0.054;44;161;0.9941;3.12;0.48;10.3;6
7.4;0.3;0.3;5.2;0.053;45;163;0.9941;3.12;0.45;10.3;6
6.9;0.19;0.33;1.6;0.043;63;149;0.9925;3.44;0.52;10.8;5
7.7;0.28;0.39;8.9;0.036;8;117;0.9935;3.06;0.38;12;7
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6;0.26;0.34;1.3;0.046;6;29;0.9924;3.29;0.63;10.4;5
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6.4;0.28;0.43;7.1;0.045;60;221;0.9952;3.09;0.45;9.4;6
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5.8;0.36;0.26;3.3;0.038;40;153;0.9911;3.34;0.55;11.3;6
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8.6;0.2;0.42;1.5;0.041;35;125;0.9925;3.11;0.49;11.4;7
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6.5;0.29;0.25;10.6;0.039;32;120;0.9962;3.31;0.34;10.1;6
5.8;0.29;0.21;2.6;0.025;12;120;0.9894;3.39;0.79;14;7
6.3;0.27;0.25;5.8;0.038;52;155;0.995;3.28;0.38;9.4;6
6.3;0.17;0.42;2.8;0.028;45;107;0.9908;3.27;0.43;11.8;6
6.3;0.16;0.4;1.6;0.033;59;148;0.9914;3.44;0.53;11.4;5
7.9;0.29;0.39;6.7;0.036;6;117;0.9938;3.12;0.42;10.7;5
7.3;0.31;0.69;10.2;0.041;58;160;0.9977;3.06;0.45;8.6;5
5.5;0.32;0.45;4.9;0.028;25;191;0.9922;3.51;0.49;11.5;7
5.2;0.24;0.45;3.8;0.027;21;128;0.992;3.55;0.49;11.2;8
7.2;0.37;0.15;2;0.029;27;87;0.9903;3.3;0.59;12.6;7
6.1;0.29;0.27;1.7;0.024;13;76;0.9893;3.21;0.51;12.6;7
9.2;0.22;0.4;2.4;0.054;18;151;0.9952;3.04;0.46;9.3;4
7.2;0.37;0.15;2;0.029;27;87;0.9903;3.3;0.59;12.6;7
8;0.18;0.37;1.3;0.04;15;96;0.9912;3.06;0.61;12.1;6
6.5;0.22;0.34;12;0.053;55;177;0.9983;3.52;0.44;9.9;6
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7;0.15;0.38;2.2;0.047;33;96;0.9928;3.13;0.39;10.4;8
5.9;0.415;0.13;1.4;0.04;11;64;0.9922;3.29;0.52;10.5;5
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6;0.4;0.3;1.6;0.047;30;117;0.9931;3.17;0.48;10.1;6
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7.8;0.3;0.29;16.85;0.054;23;135;0.9998;3.16;0.38;9;6
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6.4;0.26;0.22;5.1;0.037;23;131;0.9944;3.29;0.32;10.1;5
8;0.66;0.72;17.55;0.042;62;233;0.9999;2.92;0.68;9.4;4
8;0.2;0.4;5.2;0.055;41;167;0.9953;3.18;0.4;10.6;7
7.2;0.21;0.34;1.1;0.046;25;80;0.992;3.25;0.4;11.3;6
7.2;0.18;0.31;1.1;0.045;20;73;0.9925;3.32;0.4;10.8;7
8.4;0.57;0.44;10.7;0.051;46;195;0.9981;3.15;0.51;10.4;5
5.3;0.26;0.23;5.15;0.034;48;160;0.9952;3.82;0.51;10.5;7
5.7;0.245;0.33;1.1;0.049;28;150;0.9927;3.13;0.42;9.3;5
5.6;0.245;0.32;1.1;0.047;24;152;0.9927;3.12;0.42;9.3;6
7.3;0.25;0.41;1.8;0.037;52;165;0.9911;3.29;0.39;12.2;7
7;0.16;0.73;1;0.138;58;150;0.9936;3.08;0.3;9.2;5
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10.7;0.22;0.56;8.2;0.044;37;181;0.998;2.87;0.68;9.5;6
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5.9;0.19;0.26;7.4;0.034;33;123;0.995;3.49;0.42;10.1;6
6.2;0.16;0.47;1.4;0.029;23;81;0.99;3.26;0.42;12.2;6
6.6;0.42;0.33;2.8;0.034;15;85;0.99;3.28;0.51;13.4;6
5.7;0.135;0.3;4.6;0.042;19;101;0.9946;3.31;0.42;9.3;6
5.6;0.49;0.13;4.5;0.039;17;116;0.9907;3.42;0.9;13.7;7
6.9;0.19;0.33;1.6;0.039;27;98;0.9898;3.09;0.46;12.3;7
7.3;0.18;0.29;1.2;0.044;12;143;0.9918;3.2;0.48;11.3;7
7.3;0.25;0.36;13.1;0.05;35;200;0.9986;3.04;0.46;8.9;7
7.3;0.25;0.36;13.1;0.05;35;200;0.9986;3.04;0.46;8.9;7
7;0.2;0.34;5.7;0.035;32;83;0.9928;3.19;0.46;11.5;6
7.3;0.25;0.36;13.1;0.05;35;200;0.9986;3.04;0.46;8.9;7
6.3;0.67;0.48;12.6;0.052;57;222;0.9979;3.17;0.52;9.3;6
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9;0.31;0.48;6.6;0.043;11;73;0.9938;2.9;0.38;11.6;5
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7.4;0.16;0.49;1.2;0.055;18;150;0.9917;3.23;0.47;11.2;6
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