分布式训练节点故障恢复机制设计经验

在分布式大模型训练中，节点故障是不可避免的挑战。本文分享一套完整的故障恢复机制设计经验，帮助提升训练系统的鲁棒性。

故障恢复核心原理

分布式训练系统通常采用主从架构，当工作节点（Worker）发生故障时，需要快速检测并重新分配任务。核心思想是通过心跳检测机制识别故障节点，并触发任务重调度。

实现步骤

1. 心跳监控：每个Worker定期向Coordinator发送心跳包
2. 故障检测：Coordinator设置超时阈值，超过时间未收到心跳则标记为故障
3. 任务迁移：将故障节点上的训练任务重新分配给健康节点

可复现代码示例

import time
import threading
from collections import defaultdict

class FaultDetector:
    def __init__(self, timeout=30):
        self.timeout = timeout
        self.last_heartbeat = defaultdict(float)
        
    def heartbeat(self, worker_id):
        self.last_heartbeat[worker_id] = time.time()
        
    def is_alive(self, worker_id):
        return (time.time() - self.last_heartbeat[worker_id]) < self.timeout
        
    def detect_faults(self):
        current_time = time.time()
        dead_workers = []
        for worker_id, last_time in self.last_heartbeat.items():
            if current_time - last_time > self.timeout:
                dead_workers.append(worker_id)
        return dead_workers

验证方法

1. 启动多个Worker节点模拟训练环境
2. 通过人为中断某个Worker进程
3. 观察Coordinator是否及时检测到故障并重新分配任务

该方案在实际项目中已验证可有效提升系统稳定性，建议结合具体场景调整超时时间参数。