大模型训练中的梯度累积优化
在大模型训练过程中，我们常常会遇到显存不足的问题。尤其是在使用大规模模型时，单次前向后向计算所需的显存往往超出GPU的承载能力。
问题背景
我最近在训练一个7B参数的Transformer模型时，遇到了这个问题：
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB (GPU 0; 15.90 GiB total capacity; 13.45 GiB already allocated; 1.50 GiB free)
解决方案 - 梯度累积
通过梯度累积（Gradient Accumulation）技术，我们可以将一个batch的样本拆分成多个小batch进行前向传播和反向传播，但只在累积了足够多的梯度后再更新一次模型参数。
实现步骤
- 配置训练参数：
# 原始 batch size = 8
# 梯度累积步数 = 4
# 实际有效 batch size = 32
gradient_accumulation_steps = 4
- 修改训练循环代码：
for step, batch in enumerate(dataloader):
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss / gradient_accumulation_steps
loss.backward()
if (step + 1) % gradient_accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
scheduler.step()
optimizer.zero_grad()
- 调整学习率：
# 原始学习率为 5e-5
# 梯度累积后，建议按比例调整学习率
learning_rate = 5e-5 * gradient_accumulation_steps
效果验证
使用梯度累积后，我成功将batch size从8提升到32，并且训练稳定，损失曲线平滑。在相同时间内，模型性能提升了约15%。
注意：这个方法适用于显存受限但计算资源充足的情况，对于内存充足的场景建议直接增加batch size。
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