大模型微调调优经验分享：从超参数调优到训练稳定性提升

在大模型微调实践中，我们发现训练稳定性往往比单纯的性能指标更重要。以下是一些可复现的调优经验。

超参数调优策略

# 学习率调度优化
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

# 建议学习率范围：1e-5 到 5e-6
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=3e-6)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

训练稳定性提升方案

梯度裁剪：避免梯度爆炸

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

混合精度训练：减少显存占用

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
with autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
scaler.scale(loss).backward()

早停机制：防止过拟合

class EarlyStopping:
    def __init__(self, patience=5, min_delta=0):
        self.patience = patience
        self.min_delta = min_delta
        self.counter = 0
        self.best_loss = float('inf')

这些方法在实际部署中验证有效，建议团队按需组合使用。