分布式训练中训练过程可视化实践

在分布式大模型训练中，训练过程可视化是性能调优的重要手段。通过实时监控训练指标，我们能够快速定位性能瓶颈并做出相应调整。

核心实践方案

建议使用TensorBoard结合自定义日志记录来实现训练过程可视化。首先，在训练脚本中添加如下代码段：

import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter('runs/dist_train')
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
        # 前向传播
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 记录指标
        if batch_idx % 100 == 0:
            writer.add_scalar('Loss/Batch', loss.item(), epoch * len(dataloader) + batch_idx)
            writer.add_scalar('Learning_Rate', optimizer.param_groups[0]['lr'],
                            epoch * len(dataloader) + batch_idx)

关键优化点

1. 采样频率控制：避免过度记录导致性能开销，建议每100个batch记录一次。
2. 多维度监控：同时关注损失函数、学习率、梯度范数等关键指标。
3. 分布式同步：确保各节点数据正确汇总，可通过torch.distributed.all_reduce()实现。

复现建议

在训练脚本启动时增加环境变量配置：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py

然后通过tensorboard --logdir=runs/dist_train访问可视化界面。

该方案已在多个大规模训练场景中验证有效，显著提升了调优效率。