能否通过Python脚本而非Accelerate CLI启动分布式训练？

我正在学习HuggingFace课程，课程中给出了如下代码：

from accelerate import Accelerator
from transformers import AdamW, AutoModelForSequenceClassification, get_scheduler

accelerator = Accelerator()

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=3e-5)

train_dl, eval_dl, model, optimizer = accelerator.prepare(
    train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer
)

num_epochs = 3
num_training_steps = num_epochs * len(train_dl)
lr_scheduler = get_scheduler(
    "linear",
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=0,
    num_training_steps=num_training_steps,
)

progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))

model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_dl:
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs.loss
        accelerator.backward(loss)

        optimizer.step()
        lr_scheduler.step()
        optimizer.zero_grad()
        progress_bar.update(1)

为了利用Accelerate库的功能，我能否直接以常规Python程序方式执行该脚本（如python train.py），还是必须使用Accelerate CLI命令（如accelerate launch train.py）来启用分布式训练？

两种执行方式都支持，对应不同的使用场景：

• 直接执行python train.py：
  完全可行，脚本会自动适配单GPU/CPU环境，Accelerate会处理单设备下的所有核心逻辑（比如自动混合精度、梯度管理），正常发挥库的基础功能。适合本地单卡调试、CPU训练的场景。
• 使用accelerate launch train.py：
  这是启用分布式训练（多GPU、多节点）的必要操作。如果你的环境有多个GPU或需要跨节点训练，必须通过这个CLI命令启动，它会根据accelerate config生成的配置文件，自动配置分布式环境，让多设备协同工作。

你的代码已经正确集成了Accelerate的核心逻辑，两种执行方式都能兼容：单设备下直接运行即可，要用到多设备分布式训练时，再切换为accelerate launch命令。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lmagoncalo