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在已有PyTorch训练流程中如何集成DualPipe技术？

2025-08-30

1.3 K

分步集成指南

对于已存在PyTorch训练代码的用户，可按以下步骤接入DualPipe：

环境准备阶段：
- 创建Python 3.8+虚拟环境（避免与现有依赖冲突）
- 安装兼容版本的PyTorch（建议2.0+）
- git clone https://github.com/deepseek-ai/DualPipe.git
代码改造阶段：
- 将单卡model改为分布式模块（参考DualPipe示例中的ModelWrapper类）
- 替换原有DataLoader为MicroBatchLoader
- 在训练循环中插入调度逻辑（关键代码示例）：
```
scheduler = DualPipeScheduler(
    num_ranks=args.world_size,
    num_micro_batches=args.micro_batches
)
for batch in scheduler.steps(data):
    loss = model(batch)
    scheduler.backward(loss)
```
调试技巧：
- 首次运行建议设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1定位错误
- 从小规模配置（如2节点4微批次）开始验证
- 使用torch.distributed.barrier()同步各节点日志