TraceML: Поймай утечки памяти и простои даталоадера до того, как они убьют твой LLM-тюнинг

Твой тренировочный цикл простаивает. Ты этого не видишь

Запускаешь тонкую настройку Llama на своем железе. GPU показывает 100% загрузки. Вроде все пашет. Но через 12 часов обнаруживаешь, что реальное время на эпоху выросло в три раза. Где-то есть утечка памяти, из-за которой PyTorch вынужден вызывать сборщик мусора. Где-то даталоадер тормозит, потому что ты неправильно настроил num_workers. Классические логи не показывают эту картину. Ты слеп.

TraceML — это инструмент, который открывает глаза. Он цепляется за PyTorch и показывает, что на самом деле происходит в процессе обучения: когда GPU реально работает, а когда ждет данных, где память утекает, какие операции на графе вычислений занимают львиную долю времени. Особенно критично для долгих сессий по тонкой настройке больших языковых моделей, где каждая ошибка стоит часов или дней вычислений.

Что умеет TraceML и почему это важно для LLM

В теории все инструменты мониторинга похожи. На практике TraceML фокусируется на трех вещах, которые сводят с ума при работе с PyTorch и большими моделями.

• Трассировка выполнения в реальном времени: Видишь временную шкалу, где чередуются этапы: загрузка данных (DataLoader), forward pass, backward pass, шаг оптимизатора. Если между backward pass и следующим forward pass появляется огромный разрыв — это явный признак проблемы (например, синхронизации или сборки мусора).
• Мониторинг памяти CUDA с привязкой к операциям: Не просто общий график использования памяти, а понимание, какая конкретная операция на графе вызвала скачок выделения памяти. Бесценно для отладки утечек при использовании сложных кастомных слоев или при адаптивном обучении вроде QLoRA.
• Анализ узких мест (bottlenecks): Автоматически подсвечивает, что тормозит цикл обучения чаще всего. Может оказаться, что 40% времени тратится не на матричные умножения, а на копирование тензоров с CPU на GPU.

Звучит как магия, но под капотом — хуки в PyTorch, torch.autograd.profiler и своя система агрегации событий.

Ставим и настраиваем за 5 минут

Не нужно поднимать отдельный сервер. TraceML работает как библиотека с веб-интерфейсом на localhost.

1 Установка и базовый запуск

pip install traceml

Вот как выглядит минимальное внедрение в существующий тренировочный скрипт PyTorch. Допустим, у тебя есть стандартный цикл.

import torch
from traceml import Trace

# Инициализация трассировщика. Укажи порт для веб-интерфейса.
tracer = Trace(port=8080)

# Оборачиваешь свой основной цикл обучения
with tracer.trace('training_loop'):
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            # Твой обычный код: forward, loss, backward, step
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()

            # Трассировка метрик (опционально)
            tracer.log_scalar('train_loss', loss.item())

Запускаешь скрипт. Открываешь браузер на http://localhost:8080. И вот она — временная шкала твоего обучения в реальном времени.

2 Интеграция с тонкой настройкой LLM (QLoRA пример)

Вот где TraceML становится must-have. При использовании библиотек вроде PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) легко накосячить с выбором целевых модулей или получить просадку из-за неочевидных оверхеда.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
from traceml import Trace
import torch

model_name = "meta-llama/Llama-3.2-1B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16)

# Конфиг QLoRA
peft_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    r=8,
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.1,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"]  # А точно эти модули?
)
model = get_peft_model(model, peft_config)

# Инициализируем Trace с мониторингом памяти CUDA
tracer = Trace(port=8080, profile_memory=True)

# Обучение
with tracer.trace('qlora_finetuning'):
    for batch in dataloader:
        inputs = tokenizer(batch["text"], return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to("cuda")
        with tracer.span('forward_pass'):
            outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
        loss = outputs.loss
        with tracer.span('backward_pass'):
            loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

После запуска в веб-интерфейсе ты сможешь увидеть, сколько памяти CUDA съедает именно адаптивная часть (LoRA), не перегружаются ли твои target_modules, и нет ли синхронных операций, которые блокируют конвейер. Если ты когда-либо сталкивался с загадочными OOM (Out Of Memory) ошибками на середине обучения — этот инструмент покажет их причину до того, как они произойдут.

С чем сравнить? Weights & Biases, TensorBoard и прочие

Вывод простой: TraceML не конкурент W&B. Это компаньон. Запускаешь W&B для трекинга loss и accuracy, а TraceML — в сосдней вкладке, чтобы убедиться, что сам процесс обучения технически здоров. Особенно если ты экспериментируешь с нестандартными подходами, вроде тех, что описаны в статье про кастомные CUDA ядра.

Кому этот инструмент жизненно необходим?

Если ты делаешь что-то из списка ниже, установи TraceML сегодня. Сэкономишь себе недели нервов.

• Тонкая настройка LLM на собственном железе. Особенно если GPU один и мощный (типа RTX 4090 или A100). Любой простой — это выброшенные деньги на электричество и время. TraceML покажет, не ждет ли GPU данных от CPU.
• Работа с кастомными архитектурами или слоями. Написал свой attention? Свой оптимизатор? Уверен, что там нет скрытой синхронизации или лишних выделений памяти в цикле? TraceML даст ответ.
• Оптимизация пайплайна данных. Непонятно, сколько ставить workers в DataLoader, использовать ли pinned memory? Запусти трассировку с разными параметрами — увидишь разницу на временной шкале.
• Отладка распределенного обучения (DDP). Проблемы с синхронизацией между процессами — классика жанра. TraceML может помочь визуализировать, как процессы проводят время.

Для тех, кто просто запускает стандартные тренировки на Colab или уже отлаженном кластере, возможно, это overkill. Но как только ты начинаешь "копать глубже" — без такого инструмента ты буквально работаешь вслепую.

А что там под капотом? И куда развивается?

Проект открытый, на GitHub. Архитектура относительно проста: есть агент, который через хуки собирает события от PyTorch, и веб-сервер на FastAPI, который отдает эти данные в реальном времени на фронтенд. Фронтенд — React с использованием библиотек для визуализации временных шкал (типа vis.js).

Планы развития (судя по issues): интеграция с более глубоким профилировщиком PyTorch, поддержка JAX, возможность экспорта трассировок в форматы для дальнейшего анализа. Пока что это инструмент для инженеров, готовых немного покопаться. Не жди красивых отчетов "в один клик" как в коммерческих SaaS.

Главный недостаток? Документация скудная. Придется читать примеры и исходники. Но для целевой аудитории — это скорее плюс.

Если твоя работа — выжимать максимум из железа и понимать каждую миллисекунду тренировочного цикла (например, при подготовке к запуску на дорогом кластере), то игнорировать TraceML — преступление. Это тот самый сонар, который находит айсберги проблем до столкновения.

P.S. И да, он бесплатный. В отличие от некоторых коммерческих решений, которые берут деньги за мониторинг системных метрик.