code: def is_cur_env_distributed() -> bool:
      """
      判断当前是否处于分布式的环境下。单卡模式该函数一定返回 ``False``；
      注意进程 0 在多卡的训练模式下前后的值是不一样的，例如在开启多卡的 driver 之前，在进程 0 上的该函数返回 ``False`` ；但是在开启后，在进程 0 上
      的该函数返回的值是 ``True`` ；多卡模式下除了进程 0 外的其它进程返回的值一定是 ``True`` 。
      """
      return FASTNLP_GLOBAL_RANK in os.environ
  
file_path: fastNLP/fastNLP/envs/distributed.py
imports: import os
  from functools import wraps
  from pathlib import Path
  from typing import Callable, Any, Optional, Union
  from contextlib import contextmanager
  from fastNLP.envs.env import FASTNLP_GLOBAL_RANK, FASTNLP_NO_SYNC
label_desc: Use image node_id 1 for calling a global function with example usage: is_cur_env_distributed() and returns: unknown