大规模训练中训练稳定性提升策略

在大规模分布式训练中，训练稳定性是决定模型能否收敛的关键因素。本文分享几个经过验证的稳定性提升策略。

1. 学习率预热与衰减策略 使用余弦退火学习率调度器：

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

2. 梯度裁剪与梯度累积 在梯度更新前进行裁剪：

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
# 或者
torch.nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), clip_value=0.1)

3. 混合精度训练配置 使用PyTorch的混合精度训练：

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

4. 检查点与恢复机制 定期保存检查点并实现断点续训：

checkpoint = {
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': loss,
}
torch.save(checkpoint, f'checkpoint_epoch_{epoch}.pt')

通过以上策略的组合应用，可以有效提升大规模训练的稳定性，减少训练中断和损失震荡问题。