大模型训练中Batch Size选择策略

在大模型训练中，Batch Size的选择直接影响训练效率、内存占用和模型收敛性能。本文将从理论分析到实际部署经验，探讨如何科学选择Batch Size。

理论分析与权衡

内存约束：Batch Size与GPU显存呈正相关关系。对于7B参数模型，单卡40GB显存通常可承载的Batch Size为32-64。可通过以下公式估算：

Memory = (Params × 4bytes) + (Batch × Sequence × 4bytes) + Overhead

收敛性能：大Batch Size会降低梯度估计的方差，但可能影响模型泛化能力。建议在训练初期采用小Batch Size（如8-16）快速收敛，后期再逐步增大。

实际部署策略

分阶段调整策略：

初始阶段（epoch 0-5）：Batch Size = 16
中期阶段（epoch 6-20）：Batch Size = 32
后期阶段（epoch 21+）：Batch Size = 64

可复现代码示例：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

# 动态调整Batch Size
class DynamicBatchSize:
    def __init__(self, base_batch_size=16):
        self.base_batch_size = base_batch_size
        
    def get_batch_size(self, epoch):
        if epoch < 5:
            return self.base_batch_size
        elif epoch < 20:
            return self.base_batch_size * 2
        else:
            return self.base_batch_size * 4

监控指标：建议记录每轮训练的loss变化、显存使用率和收敛速度，建立完整的性能基线。

该策略在多个实际部署场景中验证有效，既保证了训练稳定性，又优化了资源利用率。

Sam776 · 2026-01-08T10:24:58

Batch Size调得太大容易显存爆掉，建议先用小batch跑通流程，再逐步扩增。比如7B模型从16开始，每5epoch翻倍，别一口吃成胖子。

Frank515 · 2026-01-08T10:24:58

动态调整Batch Size确实好用，但要配合学习率缩放策略，不然loss震荡会很严重。可以试试Linear或Cosine衰减的LR schedule。

Trudy135 · 2026-01-08T10:24:58

监控显存使用率是关键，别只看理论值。实际部署时建议留出20%buffer，避免OOM。可以用torch.cuda.memory_reserved()做实时追踪。

大模型训练中Batch Size选择策略