分布式训练中训练过程可视化

在多机多卡的分布式训练环境中，监控训练过程至关重要。通过可视化手段可以实时掌握各节点的训练进度、损失变化和性能指标。

Horovod配置示例

import horovod.tensorflow as hvd
import tensorflow as tf

class TrainingMonitor:
    def __init__(self):
        self.train_loss = []
        
    def log_loss(self, loss_value):
        self.train_loss.append(loss_value)
        # 将损失值同步到所有节点
        avg_loss = hvd.allreduce(tf.constant(loss_value), average=True)
        print(f"Step {len(self.train_loss)} - Loss: {avg_loss.numpy()}")

PyTorch Distributed配置示例

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

class DistributedLogger:
    def __init__(self, rank):
        self.rank = rank
        
    def log_metrics(self, loss, accuracy):
        if self.rank == 0:
            print(f"[Rank {self.rank}] Loss: {loss:.4f}, Accuracy: {accuracy:.4f}")

可视化实现方案

1. 使用TensorBoard集成分布式训练日志
2. 通过Prometheus + Grafana实时监控
3. 构建自定义的多节点性能仪表板

通过以上配置，可以有效监控分布式训练过程中的关键指标，及时发现并解决训练异常问题。