PyTorch 分布式训练用DDP还是DeepSpeed？新手有点懵

先用DDP把单机多卡跑通再说，loss怪就检查下每卡batch和lr是不是没按卡数缩放。

ZeRO香是香，但新手建议直接抄HF Trainer的DDP默认配置，省得自己调同步踩坑。

先用DDP跑通，loss曲线怪大概率是没设对seed或batch size，等稳定了再上DeepSpeed不迟。

先别急着上DeepSpeed，DDP的loss曲线怪多半是learning rate没按卡数调，你把batch size和lr同步放大试试。

DDP的loss曲线怪，先检查下batch size是不是没按卡数翻倍，多卡默认是data parallel，学习率没调的话收敛路径确实会不一样。新手别一上来就上DeepSpeed，配置坑多，debug起来更头疼。建议先用HF Trainer，它把DDP和梯度累积都封装好了，改几个参数就能跑。等彻底搞懂DDP的同步机制了，再碰ZeRO不迟。

DDP的loss曲线奇怪大概率是梯度同步或者学习率没跟着卡数调，我刚开始也踩过这坑，建议先把batch size和lr按线性缩放试试。如果单卡只是显存不够、模型不算超大，其实DDP加gradient checkpointing就够用了，没必要一上来就DeepSpeed。DeepSpeed的ZeRO确实省显存，但配置门槛对新手不太友好，可以先拿Hugging Face Trainer跑通，它内部能直接切DDP和DeepSpeed，当模板抄最省事。

DDP跑起来loss曲线怪，大概率不是梯度同步的问题，而是学习率没跟着卡数调整。很多人第一次用torchrun都会踩这个坑，单卡的学习率直接搬到多卡上，等效batch size翻倍了，loss不飘才怪。建议先把warmup拉长一点，学习率按线性缩放试试，一般能救回来。DeepSpeed的ZeRO确实香，但配置那个json对新手不太友好，光是stage 2和stage 3的区别就够研究半天，而且跟Trainer耦合之后出问题更难debug。我的建议是先用Hugging Face Trainer加DDP把流程跑通，Trainer内部已经帮你处理了梯度累积、混合精度这些杂事，等你能稳定复现单卡效果了，再考虑换DeepSpeed上ZeRO-2省显存。真要用DeepSpeed的话，Hugging Face的examples仓库里有现成的ds_config模板，直接抄比自己从零写靠谱多了。

建议先用Hugging Face Trainer跑通，它底层就是DDP，但把sampler、梯度累积、混合精度都封装好了，改几个参数就能多卡，loss曲线也稳。等你摸清数据并行这套逻辑之后，再上DeepSpeed的ZeRO-2或ZeRO-3，配置文件直接抄官方example就行，别自己从零写。DDP那个loss诡异大概率是没加DistributedSampler或者忘了set_epoch，多卡重复采样很常见。