Slurm 集群中的 LLM 调度：处理节点故障与自动断点续训的脚本工程 大家好！今天我们来深入探讨一个在大型语言模型（LLM）训练中至关重要的话题：在 Slurm 集群环境下，如何应对节点故障并实现自动断点续训。LLM 的训练通常需要耗费大量的计算资源和时间，任何意外中断都可能导致巨大的损失。因此，一个健壮的调度系统和一套有效的故障恢复机制是必不可少的。 1. 背景：LLM 训练的挑战与 Slurm 的作用 LLM 的训练面临着诸多挑战： 资源需求巨大: 需要大量的 GPU 资源、内存和存储空间。 训练时间长: 通常需要数周甚至数月才能完成一次训练。 分布式训练复杂: 需要高效的数据并行和模型并行策略。 容错性要求高: 节点故障可能导致训练中断，浪费大量资源。 Slurm 作为一款流行的集群资源管理器，提供了强大的作业调度、资源分配和监控功能。它可以帮助我们有效地管理集群资源，并为 LLM 训练提供稳定可靠的运行环境。 2. 节点故障检测与处理策略 节点故障是分布式训练中不可避免的问题。我们需要一套机制来及时检测故障并采取相应的处理措施。 2.1 节点故障检测 Slurm 提供了多种 …