Adapter微调中的训练监控系统

Adapter微调中的训练监控系统踩坑记录

在LLM微调工程化实践中，我们团队在使用Adapter微调方案时遇到了一个棘手的问题：训练监控系统无法准确追踪Adapter层的梯度变化。这个问题导致我们在模型收敛性判断上出现了严重偏差。

问题复现步骤

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import LlamaForCausalLM

class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up_proj = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.act_fn = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return self.up_proj(self.act_fn(self.down_proj(x)))

# 问题代码段
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("llama-7b")
# 直接添加Adapter层后进行训练
for name, module in model.named_modules():
    if "layers" in name and "attention" in name:
        # 这里没有正确注册监控
        adapter = AdapterLayer(4096)
        setattr(module, 'adapter', adapter)

解决方案

我们最终通过以下方式实现了有效的监控系统：

# 重构监控逻辑
class MonitorAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up_proj = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.act_fn = nn.ReLU()
        
        # 添加监控钩子
        self.register_buffer('grad_norm', torch.tensor(0.0))
        
    def forward(self, x):
        output = self.up_proj(self.act_fn(self.down_proj(x)))
        return output
    
    def update_monitor(self):
        # 每个batch后更新梯度监控
        if self.down_proj.weight.grad is not None:
            grad_norm = self.down_proj.weight.grad.norm().item()
            self.grad_norm = torch.tensor(grad_norm)

通过这种方式，我们成功实现了对Adapter层的实时监控，避免了训练过程中的盲目性。

关键教训：在LoRA和Adapter微调中，必须将监控系统作为基础设施来构建，而非事后补救。