LoRA微调中的训练效率监控

在LoRA微调实践中，训练效率监控是确保模型性能与资源利用率的关键环节。本文将分享一套可复现的LoRA训练效率监控方案。

核心监控指标

1. GPU显存使用率 - 通过nvidia-smi实时监控显存占用
2. 训练损失曲线 - 记录每批次的损失值变化
3. 梯度范数 - 监控参数更新的稳定性

实现方案

import torch
import numpy as np
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 初始化监控器
class LoRATrainingMonitor:
    def __init__(self, log_dir):
        self.writer = SummaryWriter(log_dir)
        self.step = 0
    
    def log_metrics(self, loss, grad_norm, memory_usage):
        self.writer.add_scalar('Training/Loss', loss, self.step)
        self.writer.add_scalar('Training/GradientNorm', grad_norm, self.step)
        self.writer.add_scalar('System/MemoryUsage', memory_usage, self.step)
        self.step += 1

# 在训练循环中使用
monitor = LoRATrainingMonitor('./logs')
for batch in dataloader:
    outputs = model(batch)
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    
    # 计算梯度范数
    grad_norm = torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
    
    # 获取显存使用率
    import subprocess
    result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=memory.used', '--format=csv'],
                           capture_output=True, text=True)
    memory_usage = float(result.stdout.split('\n')[1].split()[0])
    
    monitor.log_metrics(loss.item(), grad_norm.item(), memory_usage)

通过该方案，可以有效监控LoRA微调过程中的资源使用情况，及时发现训练异常。