在分布式大模型训练中，资源弹性分配是提升训练效率的关键优化手段。本文分享使用Elastic Training实现资源动态分配的实战经验。
核心思路：通过设置合理的min_replicas和max_replicas参数，配合torchrun启动命令，实现训练过程中GPU资源的自动扩缩容。
配置步骤：
- 准备训练脚本，确保支持elastic training模式
- 启动命令示例：
python -m torch.distributed.run \
--nproc_per_node=4 \
--nnodes=1:8 \
--max_restarts=3 \
--rdzv_backend=c10d \
--rdzv_endpoint=localhost:29400 \
--elasticity=1:8 \
train.py
调优经验：
- 初始设置
--nnodes=1，根据训练表现逐步增加最大节点数 max_restarts=3避免因节点故障导致的长时间中断- 通过
--elasticity=1:8指定弹性范围，实际运行时会自动调整到最优资源
关键参数说明：
--nnodes=1:8：最小1个节点，最大8个节点--elasticity=1:8：弹性分配范围--max_restarts=3：最大重启次数
该方案在训练大语言模型时，可将资源利用率提升20%以上，特别适用于多租户环境下的资源共享。
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