Horovod训练中错误重试机制配置

在Horovod分布式训练中，网络抖动或节点故障可能导致训练过程中断。本文将介绍如何配置错误重试机制来提升训练稳定性。

基本重试配置

可以通过设置环境变量来启用基础重试功能：

export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=0
export HOROVOD_CYCLE_TIME=100
export HOROVOD_TIMELINE=timeline.json

PyTorch集成示例

在PyTorch训练脚本中，配置重试机制：

import horovod.torch as hvd
import torch

# 初始化horovod
hvd.init()

# 配置重试参数
hvd.broadcast_parameters()
hvd.broadcast_optimizer_state()

# 训练循环中添加异常处理
try:
    for epoch in range(num_epochs):
        # 训练逻辑
        loss = model(data)
        loss.backward()
        optimizer.step()
except Exception as e:
    print(f"训练异常: {e}")
    # 重新初始化
    hvd.init()

高级重试策略

使用--horovod-retry参数：

horovodrun -np 8 --horovod-retry 3 python train.py

此配置允许在失败时自动重试3次。建议结合日志监控和报警系统使用。