大模型训练中的Adam优化器调优

大模型训练中的Adam优化器调优

在大模型训练中，Adam优化器的调优是影响训练效率和最终性能的关键因素。本文基于实际部署经验，分享一些可复现的调优方法。

核心调优参数

学习率设置：对于大模型，建议从基础学习率1e-4开始，根据模型规模调整。可使用学习率预热策略，前10%训练步骤线性增长到目标值。

# 学习率调度示例
from torch.optim.lr_scheduler import LinearLR
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = LinearLR(optimizer, start_factor=1.0, end_factor=0.1, total_iters=500)

权重衰减：建议设置为0.01或0.02，避免过大的权重衰减导致模型欠拟合。

实际调优策略

1. 动量参数β1：从0.9开始，逐步调整到0.95
2. 动量参数β2：通常设置为0.999，保持不变
3. epsilon值：默认1e-8，根据训练稳定性调整

监控指标

• 梯度范数变化趋势
• 损失函数收敛速度
• 验证集性能表现

通过以上方法，可以有效提升大模型训练的稳定性和收敛速度。