训练时间过长时的资源监控与优化策略

在LLM微调过程中，训练时间过长是常见问题。以下分享几个实用的资源监控与优化策略。

1. 实时监控训练进程 使用nvidia-smi命令实时查看GPU显存占用和显卡温度：

watch -n 1 nvidia-smi

同时配合nvidia-ml-py库进行程序化监控：

import pynvml
pynvml.nvmlInit()
device_handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
mem_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(device_handle)
print(f"GPU内存使用: {mem_info.used / (1024**3):.2f}GB")

2. LoRA微调优化 通过调整LoRA参数减少计算开销：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 降低r值可减少参数量
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 精确指定模块
    lora_dropout=0.1,
    bias="none"
)

3. Adapter微调方案 使用Adapter层替代部分全连接层：

from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 在指定层插入Adapter模块

4. 混合精度训练 启用FP16混合精度训练：

from transformers import Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        fp16=True,  # 启用FP16
        ...
    )
)

通过以上方案，可将训练时间缩短30-50%。