分布式训练中训练过程自动化监控方法

分布式训练中训练过程自动化监控方法

最近在做分布式大模型训练时，踩了不少坑，分享一下监控方案。

问题背景

训练过程中经常出现显存溢出、训练卡顿等问题，手动监控太费劲。之前用的是简单的print日志，但遇到大规模训练时完全不够用。

解决方案

我采用了以下自动化监控方法：

1. 使用NVIDIA DCGM监控

# 安装dcgm-exporter
pip install nvidia-ml-py

# 启动监控服务
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/dcgm-exporter/master/deploy/dcgm-exporter.yaml

2. 自定义训练脚本监控

import torch.distributed as dist
from datetime import datetime

class TrainingMonitor:
    def __init__(self, log_interval=100):
        self.log_interval = log_interval
        
    def log_metrics(self, step, loss, lr, memory):
        if step % self.log_interval == 0:
            print(f"[{datetime.now()}] Step {step} | Loss: {loss:.4f} | LR: {lr:.6f} | Memory: {memory}MB")
            # 发送到Prometheus
            self.push_to_prometheus(step, loss, lr, memory)

3. 集成TensorBoard

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/experiment_1')
writer.add_scalar('Loss/train', loss, step)
writer.add_scalar('LR', lr, step)

实践建议

• 重点关注显存使用率和训练速度
• 设置自动告警阈值，避免训练中断
• 不同节点同步监控，确保一致性

这套方案让我避免了多次训练中断，强烈推荐！