大模型训练中的训练过程控制

大模型训练中的训练过程控制

在分布式大模型训练中，训练过程控制是决定训练效率和稳定性的重要环节。以下是一些实用的控制策略和经验分享。

1. 学习率调度控制

# 动态学习率调整示例
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
# 或者自定义分段衰减
if epoch > 5:
    lr = initial_lr * 0.1
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

2. 梯度裁剪与累积控制

# 梯度裁剪防止梯度爆炸
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
# 梯度累积步数控制
accumulation_steps = 4
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss = loss / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

3. 检查点与恢复机制

# 周期性保存检查点
if epoch % save_interval == 0:
    torch.save({
        'epoch': epoch,
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'loss': loss,
    }, f'checkpoint_epoch_{epoch}.pt')

# 恢复训练
checkpoint = torch.load('checkpoint_epoch_50.pt')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])

4. 分布式训练同步控制

# 使用torch.distributed进行同步控制
if rank == 0:
    # 主进程执行某些操作
    torch.distributed.barrier()
else:
    torch.distributed.barrier()

通过合理设置这些控制参数，可以有效提升大模型训练的稳定性和效率。