分布式训练中的异常检测机制设计

分布式训练中的异常检测机制设计

在大模型微调的生产环境中，分布式训练的稳定性直接关系到训练效率和模型质量。近期在一次大规模模型微调任务中，我们遇到了一个典型的异常情况：训练过程中某个节点的GPU内存使用率突然飙升，导致整个训练任务中断。

问题复现步骤

1. 配置分布式训练环境（PyTorch DDP）
2. 启动训练脚本并监控各节点状态
3. 观察到某节点GPU内存从正常使用的40%骤增到95%

解决方案设计

我们设计了以下异常检测机制：

import torch.distributed as dist
import psutil
import time

class TrainingMonitor:
    def __init__(self, threshold=0.8):
        self.threshold = threshold
        
    def check_gpu_memory(self):
        if not torch.cuda.is_available():
            return True
        
        # 检查当前节点GPU内存使用率
        memory_info = torch.cuda.mem_get_info()
        used_memory = memory_info[1] - memory_info[0]
        total_memory = memory_info[1]
        usage_ratio = used_memory / total_memory
        
        if usage_ratio > self.threshold:
            print(f"警告：GPU内存使用率过高 {usage_ratio:.2f}")
            return False
        return True
    
    def monitor_loop(self, interval=10):
        while True:
            if not self.check_gpu_memory():
                # 触发异常处理逻辑
                self.handle_exception()
                break
            time.sleep(interval)

最佳实践建议

• 设置合理的内存阈值（建议80%）
• 结合日志系统进行告警
• 在训练脚本中加入自动重启机制

该方案已在多个生产环境验证，显著提升了分布式训练的稳定性。