分布式训练
第7章：训练框架实战
深入 Megatron-LM 和 DeepSpeed 的代码架构与配置，掌握训练稳定性保障和 Checkpoint 策略
Megatron-LM DeepSpeed 训练框架 训练稳定性 Checkpoint
本章简介
理论知识需要落地到具体框架。本章深入两大主流训练框架的工程实现，并掌握训练稳定性的保障措施。
Megatron-LM 深度解读涵盖代码架构总览、TP 实现（ColumnParallelLinear/RowParallelLinear）、PP 实现（Schedule 与 Pipeline 通信）、3D 并行的初始化与通信组构建，以及训练 GPT 模型的完整配置示例。
DeepSpeed 深度解读介绍 ZeRO 配置使用、DeepSpeed Config JSON 详解、与 HuggingFace Transformers 的集成，以及 DeepSpeed Chat / RLHF 训练工具。
训练稳定性关注实际工程中的关键问题：Loss Spike 的常见原因与排查、梯度裁剪（Gradient Clipping）、学习率 Warmup 的必要性、Checkpoint 策略（频率、异步保存、断点续训）。
动手实验：用 DeepSpeed ZeRO-2 训练小模型对比不同 ZeRO Stage，用 Megatron-LM 配置 TP=2、PP=2 的训练任务。