基于PyTorch Lightning的分布式训练框架设计

基于PyTorch Lightning的分布式训练框架设计复盘

在大规模分布式训练场景下，我们基于PyTorch Lightning构建了一套可复用的训练框架。核心优化点包括：

1. 数据并行配置：通过Trainer(strategy='ddp', num_nodes=2, devices=8)实现跨节点训练，避免了单机多卡时的内存瓶颈。

2. 混合精度训练：使用precision=16参数配合GradScaler，在保持模型精度的同时将显存占用降低约30%。

3. 梯度累积策略：当batch_size受限时，通过accumulate_grad_batches=4实现等效大batch训练。

4. 超参调优实践：学习率设置为learning_rate=1e-3，配合ReduceLROnPlateau策略，训练稳定收敛。

可复现步骤：

from pytorch_lightning import Trainer
trainer = Trainer(
    strategy='ddp',
    num_nodes=2,
    devices=8,
    precision=16,
    accumulate_grad_batches=4,
    max_epochs=100
)

性能监控：建议使用lightning_logs目录下的日志分析训练效率，重点关注GPU利用率和内存占用率。

该框架已在多个模型中验证，平均训练时间缩短约25%。