LLM训练时模型训练过程监控技巧

LLM训练时模型训练过程监控技巧

在大模型训练过程中，有效的监控机制对于确保训练安全性和数据隐私保护至关重要。本文将分享一些实用的监控技巧和工具。

1. 训练日志监控

import logging
import json

class TrainingMonitor:
    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger('LLMTraining')
        self.logger.setLevel(logging.INFO)
        
    def log_training_step(self, step, loss, learning_rate):
        log_data = {
            'step': step,
            'loss': loss,
            'learning_rate': learning_rate,
            'timestamp': time.time()
        }
        self.logger.info(json.dumps(log_data))

2. 内存使用监控

# 使用nvidia-smi监控GPU内存
watch -n 1 nvidia-smi

# 或者使用Python脚本
import psutil
import GPUtil

def monitor_gpu():
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    for gpu in gpus:
        print(f"GPU {gpu.id}: {gpu.memoryUsed}MB / {gpu.memoryTotal}MB")

3. 数据访问审计

建立数据访问日志，记录所有训练数据的读取行为，确保符合隐私保护要求。

通过这些监控手段，可以及时发现异常情况并采取相应措施，保障大模型训练过程的安全性。