分布式训练中的训练中断恢复机制

在分布式大模型训练中，训练中断恢复机制是保障计算资源不被浪费的关键环节。本文分享一个基于PyTorch Distributed的训练恢复方案。

核心思路： 使用torch.save()保存检查点，包含模型权重、优化器状态、学习率调度器以及全局训练步数。在训练中断后，通过加载该检查点继续训练。

关键代码实现：

# 保存检查点
if rank == 0:
    checkpoint = {
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'scheduler_state_dict': scheduler.state_dict(),
        'epoch': epoch,
        'global_step': global_step
    }
    torch.save(checkpoint, f'checkpoint_epoch_{epoch}.pt')

# 恢复训练
def load_checkpoint(model, optimizer, scheduler, checkpoint_path):
    checkpoint = torch.load(checkpoint_path)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state_dict'])
    return checkpoint['epoch'], checkpoint['global_step']

# 训练循环中添加恢复逻辑
if resume_from_checkpoint:
    start_epoch, start_step = load_checkpoint(model, optimizer, scheduler, checkpoint_path)
    # 跳过已训练的步数
    for step in range(start_step + 1, total_steps):
        # 训练代码...

实战建议：

1. 每隔固定epoch保存一次检查点，避免频繁IO操作
2. 使用分布式文件系统如HDFS或S3存储检查点
3. 在训练开始前验证检查点完整性

该方案已在多个百亿参数模型训练中稳定运行。