PyTorch Lightning分布式训练中的性能监控技巧记录

在分布式PyTorch Lightning训练中，性能监控是调优的关键环节。以下分享几个实用的监控技巧。

1. 利用内置日志系统

from pytorch_lightning import Trainer
trainer = Trainer(
    logger=True,
    log_every_n_steps=50,
    enable_progress_bar=True
)

通过设置log_every_n_steps参数，可以控制日志输出频率，避免过多日志影响训练性能。

2. 自定义指标监控

import torch
from pytorch_lightning.callbacks import Callback

class PerformanceCallback(Callback):
    def on_train_batch_end(self, trainer, pl_module, outputs, batch, batch_idx):
        # 监控batch时间
        if batch_idx % 100 == 0:
            print(f"Batch {batch_idx} time: {trainer.state.timestamp['epoch']}")

3. 使用TensorBoard集成 配置LightningLogger时指定日志路径，便于后续分析训练曲线和损失变化。

4. 网络通信监控 通过torch.distributed的get_world_size()等函数获取分布式状态信息，结合性能分析工具定位瓶颈。

这些技巧可有效提升分布式训练的可观测性，为超参调优提供数据支撑。