PyTorch分布式训练的超参搜索工具

PyTorch分布式训练的超参搜索工具

在分布式训练中，超参数优化对模型性能至关重要。本文介绍如何使用Ray Tune结合PyTorch Distributed进行高效超参搜索。

环境准备

pip install torch torchvision ray[tune] 

核心代码示例

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from ray import tune
from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler

def train_function(config):
    # 初始化分布式环境
    dist.init_process_group("nccl")
    device = torch.device(f"cuda:{dist.get_rank()}")
    
    # 设置随机种子
    torch.manual_seed(config["seed"])
    
    # 创建模型和数据
    model = torch.nn.Linear(100, 1).to(device)
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
    
    # 训练逻辑
    for epoch in range(config["epochs"]):
        # 模拟训练步骤
        loss = model(torch.randn(32, 100).to(device)).sum()
        loss.backward()
        
    # 清理
    dist.destroy_process_group()

# 超参配置
config = {
    "lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-1),
    "batch_size": tune.choice([16, 32, 64]),
    "epochs": 5,
    "seed": 42
}

# 搜索策略
scheduler = ASHAScheduler(
    metric="loss",
    mode="min",
    max_t=10,
    grace_period=1
)

# 执行搜索
tune.run(
    train_function,
    config=config,
    num_samples=20,
    scheduler=scheduler,
    resources_per_trial={"cpu": 4, "gpu": 1}
)

关键优化点

• 使用DistributedDataParallel实现多卡同步
• 合理设置grace_period避免过早淘汰优质配置
• 配置合适的resources_per_trial以充分利用资源

此工具可有效提升分布式训练效率，特别适用于大规模模型调优场景。