大模型训练中学习率调度策略研究
在大模型训练实践中，学习率调度策略直接影响模型收敛速度和最终性能。本文基于实际部署经验，分享几种有效的学习率调度方法。
1. 线性衰减策略
这是最基础的策略，适用于大多数场景：
from torch.optim.lr_scheduler import LinearLR
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 设置线性衰减
scheduler = LinearLR(optimizer, start_factor=1.0, end_factor=0.1, total_iters=1000)
2. 分段线性调度
针对大模型训练特点，可设置多个学习率区间：
# 自定义分段线性调度器
class PiecewiseLinearScheduler:
def __init__(self, optimizer, milestones, learning_rates):
self.optimizer = optimizer
self.milestones = milestones
self.learning_rates = learning_rates
def step(self, epoch):
lr = self.learning_rates[0] if epoch < self.milestones[0] else \
self.learning_rates[1] if epoch < self.milestones[1] else \
self.learning_rates[2]
for param_group in self.optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = lr
3. 实际部署建议
在实际部署中，建议采用以下策略组合：
- 前10%训练使用warmup
- 中间80%使用线性衰减
- 后10%使用余弦退火
通过监控loss曲线和收敛速度，可以动态调整学习率策略。这种工程化的调度方式比简单的固定学习率更能发挥大模型潜力。
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