大模型训练中的性能监控工具

在大模型训练过程中，性能监控是确保训练效率和资源合理利用的关键环节。本文将介绍几种实用的性能监控工具及其配置方法。

1. 使用 PyTorch Profiler

PyTorch 提供了内置的 profiler 工具，可以详细分析训练过程中的性能瓶颈。

import torch.profiler

device = torch.device('cuda')
model = MyModel().to(device)

with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    record_shapes=True
) as prof:
    for data, target in dataloader:
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

2. 监控 GPU 使用率

使用 nvidia-smi 命令实时监控 GPU 状态：

watch -n 1 nvidia-smi

3. 集成 Prometheus + Grafana

配置 Prometheus 指标收集，结合 Grafana 可视化展示训练过程中的内存、显存使用情况。

这些工具能够帮助开发者及时发现性能问题，优化模型训练效率。