Adapter微调中的梯度累积技术

在LLM微调实践中，Adapter微调因其低资源消耗和易于部署的特点而备受青睐。然而，在实际训练过程中，我们常常面临显存不足的问题，特别是当数据集较大或模型参数较多时。本文将介绍如何通过梯度累积技术来解决这一问题，并提供完整的可复现方案。

梯度累积原理

梯度累积是一种在有限显存下模拟大批次训练的技术。通过将一个大批次拆分成多个小批次，分别计算梯度并累积，最后进行一次参数更新。

实现步骤

1. 配置训练参数：

# 设置小批次大小和累积步数
batch_size = 4
gradient_accumulation_steps = 8

2. 修改训练循环：

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()
        optimizer.zero_grad()

3. Adapter微调适配： 在使用Adapter时，确保只更新Adapter层参数：

# 冻结主模型参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 只训练Adapter层
for name, param in model.named_parameters():
    if 'adapter' in name:
        param.requires_grad = True

注意事项

• 梯度累积会增加训练时间，但能有效解决显存限制
• 保持适当的累积步数以平衡效率和内存使用
• 建议在小规模数据上验证效果后再进行大规模训练

该方案已在多个LLM微调项目中验证，可有效提升Adapter微调的工程化实践效率。