XTuner项目多节点训练配置指南

多节点训练概述

在深度学习领域，当模型规模不断扩大时，单节点计算资源往往无法满足训练需求。XTuner项目作为一个高效的训练框架，支持多节点分布式训练模式，能够有效利用多台服务器的计算资源加速训练过程。本文将详细介绍XTuner在多节点环境下的配置方法。

两种多节点训练方式

XTuner提供了两种主要的多节点训练方案，分别基于不同的任务调度系统：

1. 基于Torch分布式训练

这种方法适用于直接通过SSH连接的多节点环境，需要手动在每个节点上启动训练进程。

配置参数说明：

• NPROC_PER_NODE：每个节点使用的GPU数量
• NNODES：参与训练的总节点数
• PORT：用于节点间通信的端口号
• ADDR：主节点（节点0）的IP地址
• NODE_RANK：当前节点的序号（从0开始）

启动命令示例：

# 在节点0上执行
NPROC_PER_NODE=8 NNODES=2 PORT=29600 ADDR=192.168.1.100 NODE_RANK=0 xtuner train config.py --deepspeed ds_config.json

# 在节点1上执行
NPROC_PER_NODE=8 NNODES=2 PORT=29600 ADDR=192.168.1.100 NODE_RANK=1 xtuner train config.py --deepspeed ds_config.json

2. 基于Slurm集群调度系统

对于已部署Slurm集群的环境，XTuner提供了更简便的启动方式。

关键参数：

• -p：指定使用的分区
• --nodes：节点总数
• --gres=gpu:8：每个节点分配的GPU数量
• --ntasks-per-node：每个节点的任务数（通常等于GPU数）

启动命令示例：

srun -p gpu_partition --nodes=2 --gres=gpu:8 --ntasks-per-node=8 xtuner train config.py --deepspeed ds_config.json --launcher slurm

技术要点解析

1. DeepSpeed集成：XTuner通过集成DeepSpeed优化器，有效降低了多节点训练时的显存占用和通信开销。

2. 通信优化：PORT参数指定的端口号需要确保在所有节点上可访问，且不被防火墙阻挡。

3. 资源匹配：NPROC_PER_NODE应与实际GPU数量严格匹配，否则会导致资源浪费或训练失败。

4. 一致性要求：所有节点上的训练配置(config.py)和DeepSpeed配置(ds_config.json)必须完全一致。

最佳实践建议

1. 在正式训练前，建议先用小批量数据测试多节点通信是否正常。

2. 对于大规模训练任务，建议使用高速网络（如InfiniBand）以减少通信延迟。

3. 监控各节点的GPU利用率，确保计算资源得到充分利用。

4. 考虑使用checkpoint功能，防止因节点故障导致训练中断。

通过合理配置XTuner的多节点训练功能，研究人员可以显著提升大规模模型的训练效率，缩短实验周期。