多机训练中的分布式日志收集策略
在多机多卡训练场景下，日志收集的挑战远超单机环境。我们曾踩过一个坑：使用标准logging模块时，不同节点的日志会混杂在一起，导致无法区分哪个节点产生了什么错误。
问题重现步骤：
- 启动3个节点的Horovod训练任务
- 每个节点使用标准logger记录信息
- 查看日志文件时发现所有节点日志混合
解决方案：基于节点ID的日志命名
import logging
import os
import horovod.torch as hvd
# 初始化horovod
hvd.init()
# 获取节点ID和进程ID
node_id = int(os.environ.get('OMPI_COMM_WORLD_RANK', 0))
rank = hvd.rank()
# 创建带节点标识的日志文件名
log_filename = f'training_node_{node_id}_rank_{rank}.log'
logger = logging.getLogger(__name__)
handler = logging.FileHandler(log_filename)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)
# 使用示例
logger.info(f'Node {node_id} started training')
高级优化：使用TensorBoard结合分布式日志
通过在每个节点上创建独立的TensorBoard目录，可以有效避免日志冲突。这种方法在PyTorch Distributed训练中效果显著。
总结
合理的日志收集策略是多机训练调试的关键，建议根据实际集群环境进行适当调整。
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