PyTorch分布式训练故障恢复

在PyTorch分布式训练中，故障恢复是一个关键问题。当训练过程中出现节点或GPU故障时，如何优雅地恢复训练状态至关重要。

常见故障场景

• 单个worker节点宕机
• GPU显存溢出导致进程退出
• 网络连接中断

配置示例

import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 初始化分布式环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

# 创建模型并部署到指定GPU
model = MyModel().cuda(rank)
model = DDP(model, device_ids=[rank])

# 设置检查点保存
checkpoint_path = f"./checkpoint_rank_{rank}.pt"
if dist.get_rank() == 0:
    torch.save({
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'epoch': epoch,
    }, checkpoint_path)

恢复机制

1. 检查是否存在检查点文件
2. 从最近的检查点恢复模型参数和优化器状态
3. 继续从断点处训练

通过合理配置故障恢复机制，可以有效提升分布式训练的鲁棒性。