LoRA微调中的训练稳定性保障

在LoRA微调实践中，训练稳定性是决定模型效果的关键因素。本文将分享几个实用的稳定性保障策略。

1. 学习率调度优化 使用余弦退火衰减策略，避免梯度爆炸。配置如下：

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer, num_warmup_steps=1000, num_training_steps=total_steps
)

2. 梯度裁剪防止梯度爆炸 设置最大梯度范数为1.0：

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

3. 数据增强与采样策略 采用混合数据采样，平衡不同数据集权重，避免过拟合。使用以下配置：

train_dataset = MixedDataset([dataset1, dataset2], weights=[0.7, 0.3])

4. 模型检查点保存机制 定期保存最佳验证集性能的模型权重，便于回滚：

if val_loss < best_val_loss:
    torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')

通过上述方法，训练过程更加稳定，收敛效果显著提升。