踩坑实录：微调过程中遇到的显存不足和计算瓶颈

踩坑实录：微调过程中遇到的显存不足和计算瓶颈

在进行LLM微调工程化实践时，我们遇到了典型的显存不足问题。使用LoRA微调方案时，训练过程中频繁出现CUDA out of memory错误。

问题复现步骤：

1. 使用HuggingFace Transformers加载Llama-2-7B模型
2. 启用LoRA参数设置：r=64, lora_alpha=32, target_modules=['q_proj', 'v_proj']
3. 设置batch_size=8，max_length=512进行训练

from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(
    r=64,
    lora_alpha=32,
    target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, config)

最终发现，即使使用LoRA，显存占用仍高达24GB。解决方案包括：

• 降低r值至32
• 使用梯度累积替代大batch_size
• 启用混合精度训练（fp16）

最终优化方案：

training_args = TrainingArguments(
    gradient_accumulation_steps=4,
    fp16=True,
    per_device_train_batch_size=2,
    per_device_eval_batch_size=2,
)

通过上述调整，成功将显存占用控制在16GB以内，训练稳定运行。