联合训练系统中训练资源调度策略

联合训练系统中训练资源调度策略

在多模态大模型联合训练场景下，合理的资源调度策略对提升训练效率至关重要。本文将基于实际项目经验，提供一套可复现的资源调度方案。

核心调度策略

采用动态优先级调度算法，根据样本特征自动分配GPU资源。核心代码如下：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

class MultiModalScheduler:
    def __init__(self, batch_size=32):
        self.batch_size = batch_size
        
    def schedule_batch(self, data_loader):
        # 按照数据模态复杂度排序
        sorted_dataloader = sorted(data_loader, key=self._calculate_complexity)
        
        for batch in sorted_dataloader:
            # 根据batch复杂度动态分配GPU
            gpu_id = self._assign_gpu(batch)
            yield batch, gpu_id
            
    def _calculate_complexity(self, sample):
        # 图像特征复杂度计算
        img_features = sample['image'].shape[0] * sample['image'].shape[1]
        # 文本特征复杂度计算
        text_features = len(sample['text'])
        return img_features + text_features
    
    def _assign_gpu(self, batch):
        # 简单的GPU分配策略
        return torch.cuda.current_device() % 4

实施步骤

1. 预处理阶段：计算每个样本的模态复杂度
2. 调度阶段：按复杂度排序并分配GPU资源
3. 训练阶段：根据调度结果执行训练任务

该方案可有效平衡多模态训练中的资源分配，提升整体训练效率。