在分布式訓練中，若任一進程失敗，整個訓練任務會崩潰，提升任務的彈性成為關鍵。Pytorch的torchrun為實現容錯訓練提供了可能。一旦出現錯誤，torchrun會記錄日志并自動從最近的檢查點快照重啟所有進程，確保訓練任務的連續性。快照不僅保存模型權重，還能記錄如epoch數量、優化器狀態等有狀態屬性，提供全面的恢復點。借助torchrun，無需人工介入，系統自動處理失敗情況。torchrun簡化了復雜操作，如絲滑重啟、設備動態擴充與縮減。一旦設備變動，系統自動重啟并加載最近快照繼續訓練，僅損失快照之間的時間。對比腳本，multigpu.py與multigpu_torchrun.py展示了初始化進程組與快照管理的不同方式。通過torchrun提供的環境變量，實現快照的保存與加載，持續訓練過程。在實際操作中，推薦查看GitHub上的代碼示例，以便直觀理解并應用torchrun在分布式訓練場景中的優勢。