【PyCharm】将包含多个参数的 shell 脚本配置到执行文件来调试 Python 程序

要配置 PyCharm 以使用包含多个参数的 shell 脚本（如 run.sh）来调试 Python 程序，您可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个新的运行/调试配置 ：
   • 在 PyCharm 中，点击"运行"菜单旁边的齿轮图标，选择"编辑配置"（或使用快捷键 Ctrl+Shift+Alt+S）。
   • 点击左上角的"+"号，选择"Python"。
2. 配置脚本参数 ：
   • 在新创建的配置中，您需要设置"脚本路径"为您的 Python 脚本路径（在这个例子中是 inference_pangu_vllm.py）。
   • 在"参数"字段中，您需要输入所有传递给 Python 脚本的参数。这些参数可以从 run.sh 脚本中的 command 变量获得。您可以将这些参数复制并粘贴到 PyCharm 的参数字段中，确保格式正确。
3. 设置环境变量 ：
   • 在 PyCharm 的运行/调试配置中，有一个"环境变量"部分。在这里，您需要添加 run.sh 脚本中设置的所有环境变量，例如 PRECHECKPOINT_PATH, VOCAB_PATH, MICRO_BATCH_SIZE 等。
4. 配置工作目录 ：
   • 在"工作目录"字段中，设置为您项目的工作目录，通常是 PROJECT_DIR 指定的路径。
     以下是一个示例配置：

• 脚本路径: ./pangu/torch/streaming_decode/inference_pangu_vllm.py

• 参数:

  --num-layers 62 
  --hidden-size 6144 
  --ffn-hidden-size 27648 
  --num-attention-heads 48 
  --group-query-attention 
  --num-query-groups 8 
  --swiglu 
  --untie-embeddings-and-output-weights 
  --disable-bias-linear 
  --position-embedding-type rope 
  --rotary-base 1000000 
  --rope-cache 
  --use-rope-fp32 
  --use-fused-rotary-pos-emb 
  --use-rotary-position-embeddings 
  --shape-format BSH --use-flash-attn --sparse-mode 2 
  --tokenizer-type PretrainedFromHF 
  --tokenizer-not-use-fast 
  --padded-vocab-size 165664 
  --fp16 
  --tokenizer-name-or-path ${VOCAB_PATH} 
  --use_prefix_txt_for_prompt 
  --eos_id 165569 
  --actual-vocab-size 165664 
  --attention-softmax-in-fp32 
  --normalization RMSNorm 
  --norm-epsilon 1e-5 
  --use-fused-rmsnorm 
  --use-gemma-post-norm 
  --max-position-embeddings 32768 
  --no-top-query-layer 
  --make-vocab-size-divisible-by 16 
  --language ${LANGUAGE} 
  --nlp-only 
  --use-act-seq-len --use_FIA --inner_precise 0  
  --kvselect_mode topk

• 环境变量:

  SCRIPT_DIR=/path/to/script_dir
  PROJECT_DIR=/path/to/project_dir
  PRECHECKPOINT_PATH=/data/models/Pangu_38B_3.1.34.B101_32K/Deploy/Checkpoint
  VOCAB_PATH=/path/to/resource/vocab/pangu_tokenizer_llama3_expand_13b_v2_deleted
  MICRO_BATCH_SIZE=1
  EN_SEQ_LEN=32000
  DE_SEQ_LEN=40
  RUN_SCRIPT=./pangu/torch/streaming_decode/inference_pangu_vllm.py
  DISTRIBUTED_ARGS=...
  INFERENCE_ARGS=...
  OUTPUT_TEXT_DIR=...
  LANGUAGE=...

5. 启动调试 ：
   • 配置完成后，点击 PyCharm 中的 debug 按钮（通常是绿色甲虫图标）。
     请注意，您可能需要根据实际情况调整路径和环境变量。如果 DISTRIBUTED_ARGS 和 INFERENCE_ARGS 在其他地方定义，您也需要将它们添加到环境变量或参数中。