分布式训练中模型精度下降问题排查方法

分布式训练中模型精度下降问题排查方法

在分布式大模型训练过程中，精度下降是常见的性能瓶颈问题。本文总结了一套系统性的排查方法，帮助工程师快速定位问题。

核心排查步骤

1. 检查数据并行一致性

# 验证各节点数据分片是否一致
import torch
for rank in range(world_size):
    data = get_local_data(rank)
    # 确保各节点数据分布相同
    assert torch.equal(data, reference_data), f"Rank {rank} data mismatch"

2. 梯度同步验证

# 检查梯度同步是否正常
for param in model.parameters():
    if param.grad is not None:
        torch.distributed.all_reduce(param.grad, op=torch.distributed.ReduceOp.SUM)
        # 验证梯度一致性
        grad_norm = param.grad.norm()
        print(f"Rank {rank} grad norm: {grad_norm}")

3. 学习率与批量大小调整

• 逐步增加batch_size，观察loss变化
• 调整learning_rate至合适范围(通常需要scale up)

4. 混合精度训练检查

# 确保混合精度配置正确
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

关键监控指标

• 每个epoch的loss波动幅度
• 各GPU内存使用率一致性
• 梯度范数变化趋势

通过以上方法论，可以有效定位精度下降问题根源。