大模型训练中的超参搜索经验总结

大模型训练中的超参搜索经验总结

在分布式大模型训练中，超参数搜索是性能优化的关键环节。基于实际项目经验，分享几个可复现的调优策略。

学习率调度策略

# 使用余弦退火调度器
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

建议从初始学习率0.001开始，结合batch size进行线性缩放。

Batch Size调优方法

# 根据GPU显存动态调整
if gpu_memory < 16GB:
    batch_size = 8
else:
    batch_size = 32

建议采用固定batch size，通过梯度累积实现更大有效batch size。

梯度裁剪与混合精度

# 混合精度训练
from torch.cuda.amp import GradScaler
scaler = GradScaler()
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

# 梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

分布式训练优化

# 使用ZeRO优化器分区
from deepspeed import zero
config = {
    "zero_optimization": {
        "stage": 2,
        "offload_optimizer": {
            "device": "cpu"
        }
    }
}

建议先在小规模集群上验证超参组合，再逐步扩展到大规模训练。

超参搜索的核心是建立可重复的实验环境，记录每次调优的配置参数和性能指标。