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在4臺A800*8，每臺節點有8張mlx網卡，RoCE組網，部署慢節點工具套件。其中，在4節點上容器化部署模型訓練基礎環境以及llama2-7b訓練模型，在node1上容器化部署ctccm服務，并在每一臺節點上容器化部署ctccl-profiler服務。

在訓練任務代碼中調用ctccl-profiler-comm API：

在訓練腳本中配置相關環境變量

啟動ctccm-slowdetect服務

export PATH="/usr/local/python3/bin:$PATH"（替換為自己的安裝路徑） &&
ctccm --nnodes 4 --port 8002 --debug

啟動所有節點上的ctccl-profiler-net服務

啟動分布式訓練任務，ctccm會收到任務的邏輯拓撲

ctccm在訓練中檢測集群中是否存在慢節點，一旦發現慢節點則下發開始收集細粒度的監控信息的控制信號，并做慢節點定位定界。

當計算慢時，ctccm會給出計算慢的TP通信域所包含的rank。

當通信慢時，ctccm會給出慢的QP以及它所對應的網卡對和所在節點。