发起 PyTorch DDP 分布式训练

PyTorch DistributedDataParallel (DDP) 是一种高效的数据并行分布式训练方法。本文详细描述了如何使用 AIStudio 「任务」功能配置和启动 PyTorch DDP 分布式训练任务。

基本流程

在 AIStudio 任务中，通过以下步骤启动 PyTorch DDP 分布式训练任务：

1. 创建训练任务：配置任务 Worker 规格、Worker 数量，设置「分布式框架」为 Pytorch DDP。
2. 初始化：平台创建对应的 pod，并注入必要环境变量，供用户代码获取环境信息。
3. 容错检查：训练开始前，平台发起自检，确保所有 Worker 之间网络通畅、GPU、存储工作正常。
4. 训练执行：
   • 若任意 pod 失败（退出码非 0），训练任务失败。
   • 若所有 pod 成功完成（退出码为 0），训练任务成功。

平台内置环境变量

我们平台在分布式训练任务中采用了与 PyTorch 原生定义不同的环境变量设置。以下是平台提供的内置环境变量：

• MASTER_ADDR：DDP 分布式通信的主机 IP 地址或名称（通常为 worker0 的 pod 名称），由系统自动解析。
• MASTER_PORT：主节点上开启的端口号，默认值为 29500。
• WORLD_SIZE：启动的 pod 数量（即节点数量），注意：不同于 PyTorch 原生的 WORLD_SIZE（总进程数）。
• RANK：每个 pod 的编号（从 0 到 WORLD_SIZE - 1），用于设置 torchrun 的 --node_rank 参数。

注意

平台将 WORLD_SIZE 定义为 pod（节点）的数量，而非 PyTorch 中的总进程数。这一选择与 Kubeflow 的 pytorch-operator 保持一致，方便从 Kubeflow 迁移的用户无缝过渡。

Pytorch DDP 关键参数

以下参数用于配置 torchrun 命令：

• --master_addr：主节点地址，对应平台注入的环境变量 MASTER_ADDR。

• --master_port：主节点端口，对应平台注入的环境变量 MASTER_PORT。

• --nnodes：节点数量，对应平台注入的环境变量 WORLD_SIZE。

• --node_rank：节点编号，对应平台注入的环境变量 RANK。

• --nproc_per_node：每个 pod 的进程数，通常等于 GPU 数量。例如：

  GPUS_PER_NODE=$(nvidia-smi --query-gpu=index --format=csv,noheader | wc -l)

注意

您可以硬编码参数（如 --nnodes=2 或 --nproc_per_node=4），但注意这会降低灵活性，硬编码值在 Worker 数量或 GPU 数量变化时可能会失效。

启动命令

为实现统一配置管理、和更好的复用性，通常使用 Shell 脚本封装复杂的 PyTorch DDP torchrun bash 命令。

重要

推荐阅读优化训练任务启动命令。

通过网页提交训练任务时，可以在界面中填写 Bash 启动命令（entrypoint），用于触发封装的 PyTorch DDP Shell 脚本。以下是详细说明：

• Bash 启动命令：用户在网页表单中输入的 Bash 命令是任务的启动指令，通常用于调用封装 DDP 训练的 Shell 脚本。例如，输入 ./launch_ddp.sh train.py 指示平台执行名为 launch_ddp.sh 的脚本，可按需传递训练脚本参数。

  # 推荐设置 set -o pipefail，如果管道命令中的任何一个命令失败，则整个管道命令将被视为失败，返回非零。
  set -o pipefail
  # 可选：覆盖 OUTPUT_DIR 或其他关键变量
  export MODEL_NAME="meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct"
  export OUTPUT_DIR=${OUTPUT:-"/mnt/zhaoyinghao/train_lora_llama3"}  # 用户自定义输出目录，可被网页环境变量覆盖
  
  # 调用训练脚本
  # 由于 tee 的命令总是会执行成功（退出码为 0），上方设置 set -o pipefail 后可保证捕获管道中异常
  bash /mnt/zhaoyinghao/train_lora_llama3/launch_ddp.sh | tee ${OUTPUT_DIR}/launch_ddp.log
  
  # 获取上一条命令的返回值，便于排查问题
  # 若为0，表示正常退出，否则表示出现异常，而可以进行异常检测。
  ret=$?
  if [[ ${ret} -ne 0 ]]; then
  echo "[$(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")] $HOSTNAME 训练失败！现场保留时间为 10000s"
  sleep 10000
  fi
  
  exit $?

• Shell 训练脚本：Shell 脚本常用于封装 PyTorch DDP 训练的 bash 命令，该脚本（例如 launch_ddp.sh）封装了启动 PyTorch DDP 训练所需的 torchrun 命令及环境变量配置（如 MASTER_ADDR、WORLD_SIZE）。您可以在脚本中检测 GPU 数量、设置环境参数、写日志等复杂逻辑，确保训练任务正确运行。

  注意

  请确保 Shell 训练脚本已上传至任务挂载的共享存储目录，并具有可执行权限（chmod +x launch_ddp.sh）。Bash 启动命令应正确指向脚本路径。

  假设通过 torchrun 启动 DDP 分布式训练，以下是通用启动脚本，适用于单节点和多节点场景：

  # 获取每个 Worker 的 GPU 数量
  GPUS_PER_NODE=$(nvidia-smi --query-gpu=index --format=csv,noheader | wc -l)
  
  # 设置分布式训练参数
  MASTER_ADDR=${MASTER_ADDR:-'127.0.0.1'}
  MASTER_PORT=${MASTER_PORT:-'29500'}
  NNODES=${WORLD_SIZE:-'1'}  # 平台提供的 WORLD_SIZE 是节点数
  NODE_RANK=${RANK:-'0'}     # 平台提供的 RANK 是 pod 编号，用于 --node_rank
  
  # 计算 PyTorch 所需的 WORLD_SIZE（总进程数）
  WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE * $NNODES))
  
  # 设置 torchrun 参数
  DISTRIBUTED_ARGS="
      --nproc_per_node $GPUS_PER_NODE \
      --nnodes $NNODES \
      --node_rank $NODE_RANK \
      --master_addr $MASTER_ADDR \
      --master_port $MASTER_PORT"
  
  # 运行 torchrun
  torchrun $DISTRIBUTED_ARGS your_script.py

对于 2 个 Worker，每个 Worker 4 个 GPU 的设置：

• 平台设置：WORLD_SIZE=2，RANK=0（第一个 pod），RANK=1（第二个 pod）。
• 脚本计算：NNODES=2，GPUS_PER_NODE=4，WORLD_SIZE=8（总进程数）。
• torchrun 启动 8 个进程（每个 pod 4 个），全局编号为 0-3（第一个 pod）和 4-7（第二个 pod）。

与 PyTorch 环境变量命名区别

如果您熟悉 PyTorch 原生的分布式训练（如使用 torchrun），可能会对平台的环境变量设置感到困惑，以下是详细的区别说明。

平台与 PyTorch 的区别

• 平台：

  • WORLD_SIZE：表示 pod（节点）的数量。
  • RANK：表示每个 pod 的编号（从 0 到 WORLD_SIZE - 1）。

• PyTorch（torchrun）：

  • WORLD_SIZE：表示分布式训练中的总进程数（通常为 节点数 × 每节点 GPU 数）。
  • RANK：表示每个进程的全局编号（从 0 到 WORLD_SIZE - 1）。

由于平台将 WORLD_SIZE 定义为节点数，而 torchrun 期望的是总进程数，因此需要在脚本中进行转换。

在平台上运行 torchrun

请参考 Pytorch DDP 关键参数,查看如何使用平台环境变量配置 torchrun。

重要

• 在多节点训练中，torchrun 命令需要 --node-rank 参数来指定节点的排名。该参数的值可以直接从平台提供的 RANK 环境变量中获取，因为 RANK 表示 pod（节点）的编号。
• 平台提供的 WORLD_SIZE 和 RANK 不能直接用于 torchrun，需要通过脚本进行转换。

与 Kubeflow 兼容

针对 Kubeflow 和 PyTorch Operator 背景的用户，平台的环境变量设置与 Kubeflow 的 pytorch-operator 一致，使得从 Kubeflow 迁移到平台更加简单，可以复用相似的配置和脚本。

在 Kubeflow 的 pytorch-operator 中：

• WORLD_SIZE：表示 worker pod 的数量（即节点数）。
• RANK：表示每个 worker pod 的编号。

平台的环境变量定义与 Kubeflow 相同：

• WORLD_SIZE：pod（节点）数量。
• RANK：pod 编号。

故障排除

• 在任务运行过程中，可从网页端登录任务 Worker，访问 Web Terminal。在任务详情页底部可看到登录按钮。
• 任务功能提供 atlctl 命令行调试工具，您可以从 Web Terminal 登录任意的任务 Worker，执行停止任务、统一下发测试命令等调试工作。