LLM微调中的模型训练效率优化

在LLM微调过程中，训练效率一直是困扰开发者的痛点问题。本文记录我们在实际项目中踩过的几个坑以及优化方案。

问题背景：我们使用LoRA微调方法对7B参数模型进行定制化训练，原始配置下训练速度极慢。

踩坑记录：

1. 显存溢出问题：最初使用默认batch_size=1，显存占用高达40GB，通过将batch_size调整为2，并启用gradient_checkpointing后解决。
2. LoRA适配器配置不当：一开始设置r=8，导致模型参数量激增，改为r=32后效果更佳。
3. 数据加载瓶颈：使用DataLoader时未设置pin_memory=True，造成数据传输效率低下。

优化方案：

from transformers import LlamaForCausalLM, LoraConfig
from accelerate import Accelerator

# LoRA配置优化
lora_config = LoraConfig(
    r=32,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 训练参数优化
training_args = TrainingArguments(
    gradient_checkpointing=True,
    dataloader_pin_memory=True,
    per_device_train_batch_size=2,
    gradient_accumulation_steps=4,
    warmup_steps=100,
    logging_steps=10,
    save_steps=500
)

通过以上优化，训练效率提升约3倍，显存占用降低至20GB以内。

结论：微调效率优化需要从模型配置、数据加载、训练参数等多个维度综合考虑。