https://blog.ans20xx.com/tags/training/Recent content in Training on 安橙的博客Hugo -- 0.163.3zhSat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day17/Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day17/进入分布式训练的第一条主线:从 DataParallel 到 DistributedDataParallel,拆开梯度同步时机、Reducer、bucket、overlap 与 no_sync;阅读 torch/nn/parallel/distributed.py 关键路径,并用 torchrun 跑一个可观测的 DDP 实验。https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day18/Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day18/理解 ZeRO-1/2/3 分别切分 optimizer state、gradient 和 parameter 的方式，读 ZeRO 论文主线，并用 DeepSpeed 配置把 DDP 的复制显存一步步拆掉。https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day20/Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day20/拆开 Pipeline Parallel:理解模型按层切 stage、micro-batch 如何填流水线,对比 GPipe、1F1B 与 Megatron Interleaved 1F1B,掌握 bubble 时间计算与 pipeline 调参方法。https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day22/Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day22/把 Day19-21 的 TP、PP、DP、SP/CP 组合起来,在单机多卡上用 Megatron-LM 跑一个小 GPT,并通过调整 tensor-model-parallel-size 与 pipeline-model-parallel-size 理解并行维度的取舍。https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day23/Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day23/实战 DeepSpeed ZeRO-3 + Offload:理解参数、梯度、优化器状态如何分片与换入换出,拆解 ds_config.json 的 zero_optimization、offload_param、offload_optimizer、bucket、overlap 与 NVMe 参数,并给出可运行的训练配置模板。https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day24/Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day24/学习分布式训练中的 checkpoint 与容错:理解 DCP 分片保存、异步保存、训练中断恢复、torchrun elastic restart,并建立可恢复训练的状态清单与演练流程。https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day25/Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day25/进入训练数据通路:理解 WebDataset、Mosaic Streaming 与自定义 IterableDataset 的设计取舍;调优 DataLoader 的 num_workers、prefetch_factor、pin_memory、persistent_workers 与 shared memory,定位 GPU starvation。https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day28/Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000https://blog.ans20xx.com/posts/ai/day28/阶段 2 收官:复盘分布式训练 Infra 的 NCCL、DDP、ZeRO、TP、PP、SP/CP、DeepSpeed、checkpoint、data pipeline、算子加速与 profiling;在 2 卡或云上 8 卡训练一个约 125M GPT,记录 MFU,并完成 ZeRO-3 vs TP+PP 的硬件取舍笔记。