Adapter微调中的训练资源利用

在Adapter微调实践中，训练资源利用效率直接决定了项目成本和迭代速度。最近在尝试使用LoRA+Adapter混合方案时，发现了一个容易被忽视的优化点。

问题场景：使用HuggingFace Transformers库进行Qwen微调，原计划将Adapter模块部署到GPU上，但发现训练过程中GPU显存占用异常。

复现步骤：

from transformers import QwenForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

class AdapterModel(nn.Module):
    def __init__(self, base_model):
        super().__init__()
        # Adapter结构
        self.down = nn.Linear(768, 32)
        self.up = nn.Linear(32, 768)
        
# 训练时配置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./adapter_output",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    num_train_epochs=1,
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    # 关键配置
    fp16=True,  # 启用混合精度
)

关键发现：通过调整模型参数的requires_grad属性，可显著提升资源利用效率。在训练前，将非Adapter层参数冻结，只更新Adapter部分。

优化方案：

# 冻结基础模型参数
for name, param in base_model.named_parameters():
    if 'adapter' not in name.lower():
        param.requires_grad = False
    else:
        param.requires_grad = True

这种做法使GPU显存使用率下降约30%，同时保持训练效果不变。在生产环境中，这能节省大量计算资源。

最佳实践：建议在Adapter微调前先进行模型参数分析，合理分配计算资源，避免不必要的显存浪费。