机器学习PAI分布式训练有最佳实践吗，如同步/异步模式，optimizer怎么选择等 ？

在阿里云机器学习 PAI 中，分布式训练是通过 Whale 框架来实现的。Whale 提供了多种最佳实践和建议，以帮助你优化分布式训练任务的性能和效率。

以下是一些关于分布式训练的最佳实践：

1. 选择合适的同步/异步模式：

   • 同步模式：所有工作节点等待每个批次的数据处理完成后再继续下一个批次。这种模式可以确保数据的一致性，但可能会降低整体训练速度。
   • 异步模式：各工作节点独立进行计算，并定期将梯度更新到参数服务器上。这种模式可以提高训练速度，但在某些情况下可能引入一致性问题。

2. 选择合适的优化器：

   • SGD（随机梯度下降）：简单且易于理解，但收敛速度较慢。
   • Momentum（动量）：在 SGD 基础上增加了动量项，有助于加速收敛并减少震荡。
   • Adam（自适应矩估计）：根据梯度的历史信息自动调整学习率，适用于大多数情况。
   • RMSprop：对不同维度上的梯度应用不同的衰减率，适用于具有稀疏梯度的模型。

3. 参数设置：

   • 学习率：控制模型如何快速或缓慢地改变权重。一般来说，较大的学习率可能导致模型跳过最小值点，而较小的学习率则可能导致训练时间过长。
   • 批次大小：一个批次中包含多少样本。较大的批次尺寸可以提高内存利用率，但也可能导致梯度更新不够频繁。
   • 迭代次数：模型需要遍历整个数据集多少次。通常需要多次迭代才能达到较好的结果。

4. 资源管理：

   • 根据硬件配置合理分配 CPU、GPU 和内存资源。
   • 考虑使用混合精度训练，利用 FP16 或 BF16 数据类型来加快计算速度，同时保持较高的精度。

5. 监控与调试：

   • 使用日志和指标系统跟踪训练过程，包括损失函数值、准确率等。
   • 对模型进行可视化和诊断，以便了解其行为和性能瓶颈。

ps-worker数多的时候建议用异步，同步的话可能那个会被慢机拖慢比较严重。少的时候具体看实验效果，理论上同步更好，但也不一定哪种方式效果好。optimizer异步的时候再pai上可以优先尝试adam_async_optimizer。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在机器学习PAI分布式训练中，确实存在一些最佳实践。首先，您可以选择异步模式或同步模式进行训练，具体选择哪种模式取决于您的实际需求和计算资源。其次，对于优化器的选择，常见的有Adam、SGD、Adagrad等，您可以根据模型的特点和数据集的特性来选择合适的优化器。

值得一提的是，阿里云机器学习平台PAI提供了一套自研的分布式训练框架EPL (Easy Parallel Library)，该框架通过对不同并行化策略进行统一抽象、封装，支持多种并行策略，并进行显存、计算、通信等全方位的优化，以提供易用、高效的分布式训练框架。此外，PAI还推出了全量微调、Lora微调、分布式训练、推理服务等场景的最佳实践。

对于大模型的训练，阿里云机器学习平台PAI算法团队研发的Pai-Megatron-Patch工具可以提供帮助，这是一个基于阿里云智算服务PAI-灵骏平台的大模型最佳实践解决方案配套工具，可以帮助开发者快速上手大语言模型（LLM）的高效分布式训练，有监督指令微调，模型离线推理验证等完整大模型开发链路。