大模型训练过程中代码调试经验分享

大模型训练过程中代码调试经验分享

在大模型训练过程中，调试是确保模型稳定性和性能的关键环节。本文将分享一些实用的调试技巧和可复现的调试方法。

1. 日志记录与监控

首先建立完善的日志系统：

import logging
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)

2. 内存泄漏检测

使用tracemalloc监控内存分配：

import tracemalloc
tracemalloc.start()
# 执行训练代码
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

3. 梯度检查

添加梯度裁剪和梯度检查：

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
for name, param in model.named_parameters():
    if param.grad is not None:
        print(f"{name}: {param.grad.norm().item()}")

4. 性能分析工具

使用torch.profiler进行性能分析：

with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    record_shapes=True
) as prof:
    # 训练代码
print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cuda_time_total", row_limit=10))

这些方法可以帮助安全工程师在训练过程中及时发现问题，确保模型训练的稳定性和安全性。