PyTorch DDP训练部署流程踩坑记录
作为资深ML工程师，今天来分享一下PyTorch DDP分布式训练的部署流程。这玩意儿看似简单，实则暗藏玄机。
环境准备
首先确保所有节点的Python环境一致，推荐使用conda环境。安装必要的依赖：
pip install torch torchvision torchaudio
pip install torchmetrics
核心配置步骤
- 初始化进程组：
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
def setup(rank, world_size):
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
- 数据并行包装：
model = MyModel()
model = model.to(device)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
- 训练循环：
for epoch in range(num_epochs):
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(batch)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
常见坑点
- 一定要设置
torch.backends.cudnn.benchmark = True - 检查GPU内存分配，避免OOM
- 确保网络带宽足够支持多机通信
部署建议
使用slurm或自定义脚本启动，推荐在训练脚本中加入日志监控。
最终验证：通过dist.get_world_size()确认所有节点都正确连接。
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