XTuner多卡微调LLaVA模型时的数据集加载问题分析与解决方案

问题现象

在使用XTuner进行LLaVA模型微调时，开发者遇到了一个典型的多卡训练问题：单卡环境下训练可以正常进行，但在使用2卡、3卡或4卡时，数据集加载阶段会出现卡死现象。具体表现为：

1. 单卡运行时，数据集能够正常加载和处理，进度条显示数据处理正在进行
2. 多卡环境下，主卡(rank 0)进度始终停留在0%，其他卡出现NCCL通信超时错误
3. 最终系统因数据不一致风险而终止所有进程

错误分析

从错误日志中可以识别出几个关键点：

1. NCCL通信超时：在多卡训练的数据加载阶段，进程间广播操作(OpType=BROADCAST)超时
2. 内存问题：虽然错误信息中没有直接显示内存不足，但单卡可行而多卡失败的现象暗示可能存在内存压力
3. 版本兼容性：不同版本的PyTorch和MMEngine对多进程数据处理的实现可能有差异

根本原因

经过深入排查，发现问题根源在于PyTorch和MMEngine的版本兼容性。新版本库在多卡环境下处理数据时：

1. 采用了更激进的内存分配策略
2. 数据预处理时的多进程fork操作可能导致内存消耗倍增
3. 不同进程间的数据同步机制存在差异

解决方案

通过降级相关库版本成功解决了该问题：

torch==2.1.2
mmengine==0.10.3

这个特定版本组合被验证在多卡环境下能够稳定处理数据集加载和预处理任务。

预防建议

对于类似的多卡训练场景，建议开发者：

1. 在项目开始前明确测试环境的基础库版本
2. 对于内存敏感的任务，逐步增加并行度进行测试
3. 监控训练过程中的内存使用情况
4. 考虑使用更高效的数据加载策略，如：
   • 适当减少num_workers数量
   • 使用内存映射文件
   • 预处理好数据集减少运行时开销

总结

多卡训练中的数据集加载问题往往涉及多方面因素，包括库版本兼容性、内存管理、进程通信等。通过控制变量法逐步排查，最终定位到核心问题并找到稳定可用的版本组合，是解决此类问题的有效方法。这也提醒我们在深度学习项目中，基础环境的一致性对于项目稳定性至关重要。