PyTorch Distributed训练中的模型保存与加载策略

在PyTorch Distributed训练中，模型保存与加载策略直接影响训练效率和结果可靠性。本文将分享几种关键策略及其实现方案。

1. 分布式环境下的模型保存

在多机多卡环境中，推荐使用torch.save()配合dist.get_rank()进行分片保存：

import torch
import torch.distributed as dist

def save_model(model, optimizer, epoch, save_path):
    # 只有主进程保存模型
    if dist.get_rank() == 0:
        checkpoint = {
            'model_state_dict': model.state_dict(),
            'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
            'epoch': epoch
        }
        torch.save(checkpoint, save_path)

2. 优化加载策略

为避免单点故障，建议采用以下加载方式：

# 加载时添加异常处理
try:
    checkpoint = torch.load(save_path, map_location=f'cuda:{local_rank}')
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
except Exception as e:
    print(f"加载失败: {e}")

3. 性能调优建议

• 使用torch.save()的map_location参数优化内存分配
• 考虑使用torch.distributed.rpc进行跨节点模型同步
• 对于大型模型，可采用分层保存策略减少单次IO压力

通过以上策略，可在保证训练稳定性的同时提升分布式训练效率。