模型训练资源分配优化

模型训练资源分配优化：基于GPU利用率的动态调度策略

在机器学习模型训练过程中，合理的资源分配直接影响训练效率和成本控制。本文基于DevOps实践，构建一套基于GPU利用率的资源分配优化方案。

核心监控指标配置

1. GPU利用率（GPU Utilization）：设置阈值80%，超过时触发告警
2. 内存使用率（Memory Utilization）：设置阈值85%，超过时触发告警
3. 显存占用（GPU Memory Used）：监控实际占用内存，设置预警线16GB
4. 训练速度（Samples/Second）：监控每秒处理样本数，异常下降时告警

实施步骤

# prometheus配置文件
scrape_configs:
  - job_name: 'ml-training'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

# 告警规则配置
groups:
- name: ml-alerts
  rules:
  - alert: HighGPUUtilization
    expr: gpu_utilization > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "GPU利用率超过80%"

动态调度脚本

import psutil
import GPUtil
import time

def optimize_resource_allocation():
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    avg_util = sum([gpu.memoryUtil for gpu in gpus]) / len(gpus)
    
    if avg_util > 0.8:
        # 调整batch_size和learning_rate
        return {'batch_size': 32, 'lr': 0.001}
    else:
        return {'batch_size': 64, 'lr': 0.002}

通过监控这些指标并配合自动化脚本，可实现训练资源的动态优化。