多机训练环境下的故障恢复
在多机分布式训练中，网络波动、节点宕机等异常情况时有发生，如何实现高效的故障恢复机制是保障训练连续性的关键。
故障恢复策略
Horovod配置示例：
import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
# 设置容错参数
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '0'
os.environ['HOROVOD_CYCLE_TIME'] = '0.1'
PyTorch Distributed配置：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 启用检查点恢复
os.environ['TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG'] = 'DETAIL'
可复现步骤
- 启动训练脚本：
python train.py --rank 0 --world-size 4 - 模拟节点故障：kill -9 $(ps | grep python)
- 检查恢复状态：
hvd.rank()返回正确的进程ID
关键优化点
- 使用检查点机制保存训练状态
- 配置合理的超时时间避免无限等待
- 启用自动重启策略
通过上述配置，可显著提升多机训练环境下的容错能力。
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