在分布式大模型训练中，混合精度训练是提升训练效率的关键技术之一。然而，其训练稳定性控制一直是工程师们面临的核心挑战。本文将基于实际调优经验，分享一套可复现的稳定性控制方法。
核心问题：混合精度训练中，梯度溢出和数值不稳定是常见问题，特别是在大模型训练场景下。
解决方案：
- 动态损失缩放策略：通过调整loss scaling因子来避免梯度溢出
from torch.cuda.amp import GradScaler
scaler = GradScaler()
for epoch in range(epochs):
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
with autocast():
output = model(batch)
loss = criterion(output, target)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
- 梯度裁剪与异常检测：设置梯度范数阈值，防止异常梯度传播
# 梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
# 异常检测
if torch.isnan(loss) or torch.isinf(loss):
print("Loss is NaN or Inf, skipping this batch")
continue
- 参数优化器配置：建议使用AdamW优化器并调整权重衰减
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(),
lr=5e-4,
weight_decay=0.01,
betas=(0.9, 0.95))
关键经验：当训练不稳定时，可尝试降低学习率、增大损失缩放因子或增加梯度裁剪阈值。在分布式环境中，还需确保各节点的梯度同步一致性。
通过以上方法，我们可以在保持训练效率的同时显著提升训练稳定性。
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