安装 OpenClaw

OpenClaw 是专为 AI 小龙虾设计的分布式训练框架，以下是其主要使用方法：

环境配置

集群搭建

# 配置节点（主节点）
openclaw init --master --port=29400
# 添加工作节点
openclaw node add worker1 --address=192.168.1.101 --gpus=4
openclaw node add worker2 --address=192.168.1.102 --gpus=4

配置文件

创建 openclaw-config.yaml：

cluster:
  master: "192.168.1.100:29400"
  workers:
    - "192.168.1.101:29400"
    - "192.168.1.102:29400"
training:
  strategy: "ddp"  # 分布式数据并行
  batch_size_per_gpu: 32
  gradient_accumulation: 2
resource:
  gpu_per_node: 4
  cpu_per_node: 16
  memory_per_node: "64GB"

分布式训练启动方式

命令行启动

# 单节点多GPU训练
openclaw train --config config.yaml \
               --nodes 1 \
               --gpus 8 \
               --script train.py
# 多节点训练
openclaw train --config config.yaml \
               --nodes 3 \
               --gpus-per-node 4 \
               --master-addr 192.168.1.100 \
               --master-port 29500 \
               --script train.py

Python API 启动

from openclaw import DistributedTrainer
trainer = DistributedTrainer(
    nodes=3,
    gpus_per_node=4,
    backend="nccl",
    node_rank=0,  # 当前节点rank
    master_addr="192.168.1.100",
    master_port=29500
)
# 启动训练
trainer.run(
    train_func=training_function,
    config=training_config
)

训练脚本编写

基础分布式训练模板

import torch
import torch.distributed as dist
from openclaw import init_process_group
def main():
    # 初始化分布式环境
    rank, world_size = init_process_group(backend='nccl')
    # 设置设备
    torch.cuda.set_device(rank)
    device = torch.device(f'cuda:{rank}')
    # 创建模型
    model = create_model().to(device)
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
        model,
        device_ids=[rank],
        output_device=rank
    )
    # 分布式数据采样器
    train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
        train_dataset,
        num_replicas=world_size,
        rank=rank
    )
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        train_dataset,
        batch_size=args.batch_size,
        sampler=train_sampler
    )
    # 训练循环
    for epoch in range(epochs):
        train_sampler.set_epoch(epoch)
        for batch in train_loader:
            # 前向传播、反向传播
            loss = model(batch)
            loss.backward()
            # 梯度同步在DDP中自动完成
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()
    # 清理
    dist.destroy_process_group()

使用 OpenClaw 高级API

from openclaw import DistributedTrainer, TrainingConfig
from openclaw.strategies import DDPStrategy, FSDPStrategy
# 配置训练参数
config = TrainingConfig(
    epochs=100,
    batch_size=32,
    learning_rate=1e-3,
    gradient_clip=1.0,
    strategy="ddp",  # 或 "fsdp" 用于大模型
    mixed_precision=True
)
# 定义训练函数
def train_function(rank, world_size):
    # 自动初始化分布式环境
    model = build_model()
    optimizer = build_optimizer(model)
    # 自动处理数据分布
    train_loader, val_loader = get_data_loaders()
    # 训练循环
    for epoch in range(config.epochs):
        train_one_epoch(model, train_loader, optimizer)
        if rank == 0:  # 只在主节点验证
            validate(model, val_loader)
        # 自动同步检查点
        save_checkpoint(model, epoch)
# 启动训练
trainer = DistributedTrainer(config=config)
trainer.run(train_function)

高级功能

混合并行策略

# 张量并行 + 流水线并行
from openclaw.strategies import HybridParallelStrategy
strategy = HybridParallelStrategy(
    tensor_parallel_size=2,    # 张量并行度
    pipeline_parallel_size=2,  # 流水线并行度
    data_parallel_size=2       # 数据并行度
)

弹性训练

# 允许动态添加/移除节点
openclaw train --elastic \
               --min-nodes 2 \
               --max-nodes 8 \
               --script train.py

容错恢复

# 自动从检查点恢复
trainer = DistributedTrainer(
    checkpoint_dir="./checkpoints",
    auto_resume=True,
    save_interval=1000  # 每1000步保存一次
)

监控和调试

分布式日志

# 查看所有节点日志
openclaw logs --all --follow
# 监控GPU使用
openclaw monitor --metrics gpu_util,memory_util

性能分析

from openclaw.profiler import DistributedProfiler
profiler = DistributedProfiler()
profiler.start()
# 训练代码...
profiler.stop()
profiler.generate_report("profile_report.html")

实用示例

完整训练脚本示例

# train_distributed.py
import argparse
from openclaw import DistributedLauncher
def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=32)
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100)
    parser.add_argument("--lr", type=float, default=1e-3)
    return parser.parse_args()
def main():
    args = parse_args()
    # 分布式启动器
    launcher = DistributedLauncher(
        nodes=args.nodes,
        gpus_per_node=args.gpus_per_node,
        master_addr=args.master_addr,
        master_port=args.master_port
    )
    launcher.launch(train_main, args)
if __name__ == "__main__":
    main()

常见命令

# 查看集群状态
openclaw status
# 添加节点
openclaw node add <node_name> --address <ip> --gpus <num>
# 移除节点
openclaw node remove <node_name>
# 启动分布式训练作业
openclaw submit --name training_job --nodes 4 --gpus 32 train.py
# 查看作业状态
openclaw jobs list
openclaw jobs logs <job_id>

注意事项

1. 网络要求：节点间需要低延迟网络（建议使用InfiniBand或高速以太网）
2. 存储共享：建议使用NFS或分布式文件系统共享数据
3. 版本一致性：所有节点需保持相同的CUDA、PyTorch、OpenClaw版本
4. 防火墙设置：确保节点间通信端口开放

更详细的配置和高级用法请参考 OpenClaw官方文档。

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