分布式训练是提升模型训练效率的关键技术，尤其在大规模数据和复杂模型场景下。以下是核心内容概览：

📌 1. 分布式训练基本概念

  • 数据并行：将数据分割后分配到不同设备，每个设备计算独立梯度（<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/数据并行/" alt="数据并行"/>）
  • 模型并行：将模型的不同层分配到不同设备，适合超大模型（<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型并行/" alt="模型并行"/>）
  • 混合并行：结合数据与模型并行，优化资源利用（<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/混合并行/" alt="混合并行"/>）

🛠 2. 实现步骤

  1. 初始化分布式环境（<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/分布式环境初始化/" alt="分布式环境初始化"/>）
  2. 使用 torch.distributed 包进行通信（<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/torch_distributed/" alt="torch_distributed"/>）
  3. 配置数据加载器与模型同步（<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/数据同步配置/" alt="数据同步配置"/>）
  4. 执行训练循环并聚合结果

📚 3. 扩展阅读

⚠ 4. 注意事项

  • 确保网络环境稳定（<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/网络稳定性/" alt="网络稳定性"/>）
  • 合理选择设备资源与通信后端（NCCL、Gloo 等）
  • 监控设备利用率与训练进度（<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/资源监控/" alt="资源监控"/>）

如需深入学习，建议结合官方文档实践代码示例！