基于TensorBoard的分布式训练监控体系构建

基于TensorBoard的分布式训练监控体系构建踩坑记录

最近在为一个分布式大模型训练项目搭建监控体系，踩了不少坑，分享一下经验。

问题背景

我们使用PyTorch Distributed Data Parallel进行训练，原本只用print输出日志，后来发现效率极低。于是决定引入TensorBoard进行可视化监控。

核心踩坑点

第一个坑：日志写入冲突 最初代码直接在所有进程中都写入同一个logdir，导致tensorboard读取时出现文件锁冲突。

# ❌ 错误做法
writer = SummaryWriter(log_dir='logs')  # 所有进程共用

解决方案：进程隔离

# ✅ 正确做法
if dist.get_rank() == 0:
    writer = SummaryWriter(log_dir=f'logs/rank_{dist.get_rank()}')

第二个坑：指标更新频率过高 训练初期每step都记录，导致磁盘写入压力过大。

# ❌ 每步记录
if step % 10 == 0:
    writer.add_scalar('loss', loss, global_step)

解决方案：采样记录

# ✅ 降低频率
if step % 100 == 0:
    writer.add_scalar('loss', loss, global_step)

实际效果

通过以上优化，监控系统稳定运行了3周，成功追踪到学习率衰减异常、梯度爆炸等问题。

可复现步骤

1. 初始化TensorBoard writer时添加rank判断
2. 设置合理的记录频率（建议每100-500步一次）
3. 为不同指标设置不同的logdir避免混乱

这个方案适合50+GPU的大规模训练场景，大家在实际应用中有什么更好的优化建议吗？