PyTorch分布式训练的故障恢复机制

PyTorch分布式训练的故障恢复机制踩坑记录

最近在部署PyTorch分布式训练时，遇到了一个让人头疼的问题：训练过程中节点突然宕机，导致整个训练任务中断。作为资深的机器学习工程师，我必须承认，这确实是个需要认真对待的生产环境问题。

问题重现

使用以下配置进行训练时，模拟了一个节点故障场景：

import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

def train(rank, world_size):
    dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)
    model = torch.nn.Linear(1000, 10).cuda()
    # 训练代码...
    # 模拟节点故障
    if rank == 0:
        raise Exception('模拟节点宕机')

解决方案

经过多次测试，发现可以通过torch.distributed.launch的--run-id参数配合检查点机制来实现恢复：

python -m torch.distributed.launch \
  --nproc_per_node=4 \
  --run_id=exp_001 \
  train.py

同时需要在代码中添加检查点保存逻辑：

# 每个epoch保存一次检查点
if dist.get_rank() == 0:
    torch.save({
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'epoch': epoch
    }, f'checkpoint_{epoch}.pt')

经验总结

1. 必须使用--run-id参数确保恢复时能识别到之前的任务
2. 检查点保存间隔要合理，避免数据丢失过多
3. 生产环境建议使用Horovod替代原生PyTorch DDP进行更好的容错
4. 一定要测试网络中断场景下的恢复能力

这确实是分布式训练中必须掌握的技能，否则一个节点宕机就可能导致整个训练失败。