Transformer模型并行训练的超参调优技巧

Transformer模型并行训练的超参调优技巧

最近在做大规模Transformer模型训练时踩了不少坑，分享一些实用的超参调优经验。

1. 梯度裁剪与学习率调度

# 建议使用梯度裁剪防止爆炸
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 在每个batch后添加梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

2. 并行策略选择

对于大模型训练，建议优先尝试：

• 数据并行：适合内存受限场景
• 流水线并行：适合模型深度较大情况
• 张量并行：适合参数量大的层

3. batch size设置技巧

# 根据显存调整，避免OOM
# 推荐从以下值开始尝试：
batch_size = 8  # 小模型
batch_size = 4  # 中型模型
batch_size = 2  # 大模型

4. 关键调优参数

• 学习率：1e-4 ~ 5e-4
• warmup steps：总steps的10%
• weight decay：0.01 ~ 0.1

这些经验来自实际训练，仅供参考。