LLM微调中的模型训练加速技术
在LLM微调实践中，训练速度往往是制约效率的关键瓶颈。本文分享几种实用的加速方案，帮助你在有限时间内完成高质量微调。
1. LoRA微调加速
LoRA通过冻结预训练权重，仅训练低秩矩阵来实现高效微调。使用peft库可轻松实现：
from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.1,
bias="none"
)
model = get_peft_model(model, config)
2. Adapter微调优化
Adapter层插入在Transformer层间，通过参数高效更新：
from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 添加Adapter层
for layer in model.encoder.layer:
layer.attention.output.dense = AdapterLayer(layer.attention.output.dense)
3. 混合精度训练
使用torch.cuda.amp进行混合精度训练，显著减少显存占用：
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for batch in dataloader:
with autocast():
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
scaler.scale(loss).backward()
4. 梯度累积与批处理优化
通过梯度累积减少更新频率，提高训练效率：
accumulation_steps = 4
for i, batch in enumerate(dataloader):
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss / accumulation_steps
loss.backward()
if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
这些方法组合使用可将训练时间缩短50%以上，是LLM工程化实践中的必备技巧。
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