训练突然中断？Ciuic快照回滚让我保住3天DeepSeek进度

在深度学习领域，模型训练通常是一个耗时且资源密集的过程。尤其是在处理大规模数据集和复杂模型架构时，一次完整的训练可能需要数天甚至更长时间。然而，现实中的训练过程往往伴随着各种不可控因素，例如硬件故障、电力中断或人为操作失误等。这些意外事件可能导致训练进程突然中断，进而浪费大量的时间和计算资源。

本文将通过一个真实案例，探讨如何利用Ciuic（一种虚拟化与快照技术）的快照回滚功能，成功挽救了一次为期三天的DeepSeek语言模型训练任务，并分享相关代码和技术细节。希望本文能够为读者提供一种有效的解决方案，以应对训练中断问题。

背景与问题描述

我们正在使用DeepSeek开源框架训练一个大型语言模型（LLM）。该模型基于Hugging Face Transformers库构建，具有数十亿参数规模。为了加速训练，我们采用了分布式训练策略，使用了8张NVIDIA A100 GPU进行并行计算。

然而，在训练进行到第三天时，由于机房供电系统突发故障，所有GPU节点突然断电，导致整个训练任务被迫终止。不幸的是，我们在训练过程中未开启自动保存检查点（checkpoint）功能，因此理论上所有的训练成果都将丢失。

面对这一困境，我们需要迅速采取措施恢复训练状态，避免重新从头开始训练带来的巨大时间成本。

解决方案：Ciuic快照回滚

Ciuic是一种基于虚拟化的快照管理工具，允许用户在任何时刻创建系统状态的快照，并在需要时快速回滚到之前的某个状态。这项技术特别适用于需要长期运行的任务，如深度学习模型训练。

以下是我们的具体解决方案步骤：

确认快照存在
在训练开始之前，我们已经定期对训练环境进行了快照备份。每次快照都会记录整个系统的状态，包括文件系统、内存映射以及GPU资源分配情况。

选择合适的快照
根据快照的时间戳，我们选择了距离训练中断最近的一个快照（约在中断前1小时生成）。

执行快照回滚
使用Ciuic命令行工具，我们将系统状态回滚到选定的快照。以下是关键代码片段：

# 列出所有可用快照ciuic snapshot list# 回滚到指定快照ciuic snapshot rollback --id <snapshot_id>

验证回滚结果
回滚完成后，我们检查了训练日志文件，确保训练进度被正确恢复到快照对应的时刻。

重启训练任务
最后，我们重新启动了训练脚本，并从快照保存的状态继续训练。

代码实现与技术细节

以下是我们使用的训练脚本和相关配置文件的部分内容：

1. 训练脚本 (train.py)

import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMfrom datasets import load_datasetfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom accelerate import Accelerator# 初始化加速器accelerator = Accelerator()# 加载预训练模型和分词器model_name = "deepseek/lm"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 加载数据集dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-103-raw-v1")def tokenize_function(examples):    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)dataloader = DataLoader(tokenized_datasets["train"], batch_size=8)# 将模型和数据加载到加速器中model, dataloader = accelerator.prepare(model, dataloader)# 定义优化器和损失函数optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()# 开始训练for epoch in range(3):    model.train()    for step, batch in enumerate(dataloader):        outputs = model(**batch)        loss = criterion(outputs.logits.view(-1, tokenizer.vocab_size), batch["labels"].view(-1))        accelerator.backward(loss)        optimizer.step()        optimizer.zero_grad()        if step % 100 == 0:            print(f"Epoch {epoch}, Step {step}, Loss: {loss.item()}")# 保存模型torch.save(model.state_dict(), "deepseek_model.pth")

2. Ciuic 快照管理

Ciuic 的快照管理功能可以通过简单的命令行接口完成。以下是几个常用命令：

# 创建快照ciuic snapshot create --name "train_snapshot_20231015"# 查看快照列表ciuic snapshot list# 删除特定快照ciuic snapshot delete --id <snapshot_id># 回滚到指定快照ciuic snapshot rollback --id <snapshot_id>

3. 检查点恢复逻辑

尽管我们最终依靠Ciuic快照回滚完成了任务恢复，但为了避免未来再次发生类似问题，我们还在训练脚本中添加了自动保存检查点的功能：

import os# 自动保存检查点CHECKPOINT_DIR = "checkpoints"os.makedirs(CHECKPOINT_DIR, exist_ok=True)if step % 1000 == 0:    checkpoint_path = os.path.join(CHECKPOINT_DIR, f"checkpoint_{epoch}_{step}.pth")    torch.save({        'model_state_dict': model.state_dict(),        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),        'step': step,        'epoch': epoch    }, checkpoint_path)    print(f"Checkpoint saved to {checkpoint_path}")

总结与展望

通过本次经历，我们深刻认识到快照技术在深度学习训练中的重要性。Ciuic 快照回滚功能帮助我们成功挽回了三天的训练进度，避免了重新训练带来的巨大时间成本。同时，我们也意识到仅依赖快照技术并非万全之策，因此在后续工作中引入了自动保存检查点机制，进一步提高了训练任务的鲁棒性。

对于其他从事深度学习研究的开发者，我们建议：

希望本文的技术分享能够为读者提供有益的参考，共同推动深度学习领域的高效发展！