分布式训练节点故障恢复机制设计与实现

在分布式大模型训练中，节点故障是不可避免的挑战。本文将分享一种基于检查点（Checkpoint）和状态同步的故障恢复机制设计与实现。

故障恢复核心思路

当训练节点发生故障时，系统需要能够快速定位故障节点，并从最近的检查点恢复训练状态。这包括模型参数、优化器状态、梯度缓存等关键数据的完整恢复。

实现步骤

1. 定期检查点保存：使用 torch.save 保存训练状态

import torch

class CheckpointManager:
    def __init__(self, save_path, interval=1000):
        self.save_path = save_path
        self.interval = interval

    def save_checkpoint(self, model, optimizer, epoch, step):
        checkpoint = {
            'model_state_dict': model.state_dict(),
            'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
            'epoch': epoch,
            'step': step
        }
        torch.save(checkpoint, f'{self.save_path}/checkpoint_{step}.pt')

2. 故障检测与恢复：通过心跳机制检测节点状态，恢复时加载最近检查点

import os
import torch

def restore_from_checkpoint(model, optimizer, checkpoint_path):
    if os.path.exists(checkpoint_path):
        checkpoint = torch.load(checkpoint_path)
        model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
        optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
        return checkpoint['epoch'], checkpoint['step']
    return 0, 0

3. 分布式同步：使用 torch.distributed 进行状态同步确保一致性

此机制可有效提升大模型训练的鲁棒性，建议在生产环境中的大规模训练任务中部署使用。