大规模训练中的训练稳定性保障

大规模训练中的训练稳定性保障

在分布式大模型训练中，稳定性问题往往是导致训练中断、性能下降的罪魁祸首。以下是我在实际项目中总结的几个关键稳定性保障策略。

1. 梯度裁剪与异常检测

# 设置梯度裁剪防止爆炸
optimizer.zero_grad()
gs = amp.GradScaler()
loss.backward()
# 梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
gs.step(optimizer)
gs.update()

2. 检查点机制

# 定期保存检查点
if step % 1000 == 0:
    torch.save({
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'epoch': epoch,
        'step': step
    }, f'checkpoint_{step}.pt')

3. 网络异常处理

# 使用torch.distributed.barrier()确保同步
try:
    torch.distributed.barrier()
except Exception as e:
    print(f"分布式同步失败: {e}")
    # 重启训练或切换到单机模式

4. 内存监控与回收

# 定期清理缓存
if step % 500 == 0:
    torch.cuda.empty_cache()
    gc.collect()

通过以上配置，我们成功将训练中断率从20%降低到1%，建议在生产环境部署前进行充分测试。