大规模训练中的超参稳定性测试

大规模训练中的超参稳定性测试踩坑记录

最近在做大规模分布式训练调优时，遇到了一个令人头疼的问题：同样的超参配置，在不同集群上表现差异巨大，甚至出现训练崩溃的情况。

问题复现步骤

# 原始配置
config = {
    'batch_size': 512,
    'learning_rate': 1e-3,
    'gradient_accumulation_steps': 4,
    'optimizer': 'adamw',
    'warmup_ratio': 0.1
}

# 训练脚本
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    per_device_train_batch_size=128,
    gradient_accumulation_steps=4,
    num_train_epochs=3,
    learning_rate=1e-3,
    warmup_ratio=0.1,
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    report_to=None
)

踩坑经历

在A集群（4x A100）上训练正常，但在B集群（8x V100）上出现了以下问题：

1. 训练loss急剧上升，无法收敛
2. 梯度爆炸导致nan值出现
3. 网络通信超时错误

稳定性调优方案

通过多次测试发现，主要问题是batch_size与硬件配置不匹配。调整后的稳定配置：

# 优化后配置
config = {
    'batch_size': 256,  # 减少了一半
    'learning_rate': 5e-4,  # 降低学习率
    'gradient_accumulation_steps': 8,  # 增加累积步数
    'optimizer': 'adamw',
    'warmup_ratio': 0.05  # 减少预热比例
}

关键发现

1. 不同GPU型号对batch_size敏感度不同
2. 学习率需要根据实际硬件进行缩放
3. 梯度累积步数可以有效缓解内存压力

建议在部署前一定要进行多环境稳定性测试，避免生产环境出现意外。