分布式训练中模型保存策略

在分布式训练中，模型保存策略直接影响训练效率和结果可靠性。本文对比Horovod与PyTorch Distributed两种框架的模型保存最佳实践。

Horovod模型保存策略

使用Horovod时，建议在每个epoch结束后进行模型检查点保存，避免因单点故障导致全部训练成果丢失。关键代码如下：

import horovod.tensorflow as hvd
import tensorflow as tf

class ModelCheckpointCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        if hvd.rank() == 0:  # 只在主进程中保存
            model.save_weights(f'model_epoch_{epoch}.h5')

PyTorch Distributed模型保存

PyTorch Distributed推荐使用torch.save()结合rank判断来实现：

import torch
def save_checkpoint(model, optimizer, epoch, filepath):
    if dist.get_rank() == 0:  # 主进程保存
        torch.save({
            'epoch': epoch,
            'model_state_dict': model.state_dict(),
            'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict()
        }, filepath)

性能对比与建议

在多机多卡环境下，建议使用以下优化策略：

1. 采用异步保存避免阻塞训练进程
2. 合理设置检查点频率（建议每5-10个epoch）
3. 使用分布式文件系统如HDFS存储大模型文件

实际部署时应根据网络带宽和存储性能调整保存策略，确保不影响训练吞吐量。