分布式训练环境搭建：Docker容器网络配置经验

在大模型训练中，分布式环境的搭建是关键环节。本文将分享基于Docker容器网络配置的分布式训练环境搭建经验。

环境准备

首先需要准备至少两台机器，每台安装Docker和NVIDIA驱动。确保所有节点能够互相访问，并且安装了相同版本的CUDA和cuDNN。

Docker网络配置

创建自定义bridge网络：

docker network create --driver bridge --subnet=172.20.0.0/16 --ip-range=172.20.0.0/24 distributed-net

容器启动配置

使用以下命令启动训练容器：

docker run -it --network distributed-net \
  --network-alias trainer-node-0 \
  --ip 172.20.0.2 \
  -p 29500:29500 \
  --gpus all \
  pytorch/pytorch:2.0.1-cuda118-cudnn8-runtime \
  bash

网络通信验证

在容器内使用以下命令测试网络连通性：

ping 172.20.0.3  # 测试其他节点连接
python -c "import torch; print(torch.__version__)"  # 验证PyTorch安装

多机训练配置

在训练脚本中使用以下代码初始化分布式环境：

import torch.distributed as dist
import os

dist.init_process_group(
    backend='nccl',
    rank=int(os.environ['RANK']),
    world_size=int(os.environ['WORLD_SIZE'])
)

通过以上配置，可以构建一个稳定可靠的分布式训练环境，为大模型训练提供基础支持。