大模型训练中混合精度训练技巧
混合精度训练是大模型训练中的核心优化技术，能够显著提升训练效率并降低显存占用。本文将分享在实际项目中应用混合精度训练的实战经验。
核心原理
混合精度训练通过在不同计算阶段使用不同精度（FP32、FP16、BF16）来平衡计算精度与性能。在PyTorch中，主要使用torch.cuda.amp模块实现。
实际部署步骤
- 基础配置：
import torch
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
- 训练循环优化：
for inputs, targets in dataloader:
optimizer.zero_grad()
with autocast():
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
- 关键参数调优：
- 优先将前向传播和反向传播中的权重、激活值设为FP16
- 梯度累积使用FP32避免精度丢失
- 根据硬件特性选择BF16（如Intel CPU）或FP16（NVIDIA GPU）
注意事项
- 避免在损失函数中使用FP16，可能导致数值不稳定
- 定期检查模型输出是否出现NaN或Inf值
- 在训练初期可适当降低学习率以适应精度变化
该方法在LLaMA-7B模型训练中可节省约50%显存，同时保持训练稳定性。
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