分布式训练日志收集与分析系统设计踩坑记录
最近在搭建分布式训练的日志收集系统时，踩了不少坑，分享一下经验。
问题背景
在使用PyTorch Distributed Data Parallel训练大模型时，发现训练过程中的loss波动很大，但无法准确定位问题。于是决定构建一个统一的日志收集系统。
核心问题
最开始尝试直接使用torch.distributed的logger，结果发现：
- 日志分散在不同节点，难以统一分析
- 没有包含关键指标如GPU利用率、内存占用等
- 日志格式不统一，无法自动化处理
解决方案
最终采用以下方案：
import logging
import torch.distributed as dist
from datetime import datetime
# 初始化日志收集器
logger = logging.getLogger('dist_train')
logger.setLevel(logging.INFO)
# 创建自定义格式处理器
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
# 只在主节点记录日志
if dist.get_rank() == 0:
handler = logging.FileHandler(f'train_log_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
# 添加GPU信息收集
import torch
logger.info(f"Rank {dist.get_rank()} - GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)} - Memory: {torch.cuda.memory_allocated()}")
关键踩坑点
- 日志轮转：使用
RotatingFileHandler防止单个文件过大 - 性能影响：日志记录频率过高会显著拖慢训练速度，建议每epoch记录一次
- 多节点同步：确保所有节点的时钟同步，避免时间戳混乱
实际效果
通过这个系统，我们能准确追踪到某次loss突增是由于某个节点GPU内存溢出导致的。
建议在训练前先部署好日志收集系统，避免后期排查困难。
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