分布式训练中异常节点检测与容错机制设计

在分布式大模型训练中，异常节点检测与容错机制是保障训练稳定性的关键环节。本文分享一套可复现的容错设计方法。

异常检测策略 采用心跳监测机制，每个工作节点每30秒向主节点发送一次心跳信号。若连续3次未收到响应，则标记为可疑节点。配置脚本如下：

import time
import threading
from datetime import datetime

class HeartbeatMonitor:
    def __init__(self, node_id, timeout=90):
        self.node_id = node_id
        self.timeout = timeout
        self.last_heartbeat = datetime.now()
        
    def receive_heartbeat(self):
        self.last_heartbeat = datetime.now()
        
    def is_alive(self):
        return (datetime.now() - self.last_heartbeat).seconds < self.timeout

容错机制实现 当检测到异常节点时，系统自动触发以下流程：

1. 将异常节点标记为暂停状态
2. 重新分配该节点的训练任务到健康节点
3. 检查当前训练进度，决定是否需要重启训练

可复现步骤：

1. 部署多个训练节点，配置心跳检测服务
2. 使用torch.distributed的is_available()检查节点状态
3. 通过torchrun --nproc_per_node=4启动多进程训练
4. 模拟节点故障，观察自动容错恢复过程

该方案在实际应用中能将故障恢复时间控制在5分钟以内，显著提升训练稳定性。