模型训练资源调度算法

模型训练资源调度算法：从理论到实践

在机器学习模型训练过程中，资源调度算法直接影响训练效率和成本控制。本文将深入探讨基于监控指标的动态资源调度方案。

核心监控指标配置

# 关键指标采集配置
metrics:
  - name: cpu_utilization
    threshold: 80%
    alert_level: warning
  - name: memory_usage
    threshold: 75%
    alert_level: critical
  - name: gpu_utilization
    threshold: 90%
    alert_level: warning
  - name: disk_io_wait
    threshold: 30ms
    alert_level: warning
  - name: network_latency
    threshold: 100ms
    alert_level: critical

告警触发机制实现

import psutil
import time
from datetime import datetime

class ResourceMonitor:
    def __init__(self):
        self.alert_thresholds = {
            'cpu': 80,
            'memory': 75,
            'gpu': 90
        }
    
    def check_resources(self):
        cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
        
        if cpu_percent > self.alert_thresholds['cpu']:
            self.trigger_alert('CPU_USAGE', cpu_percent)
        if memory_percent > self.alert_thresholds['memory']:
            self.trigger_alert('MEMORY_USAGE', memory_percent)

调度策略优化

基于实时监控数据，实现自适应调度：当检测到资源瓶颈时自动调整训练资源配置。通过Prometheus + Grafana构建监控面板，实现分钟级资源使用可视化。建议配置阈值为CPU 80%、内存75%、GPU 90%，避免系统过载同时保证训练效率。