LoRA微调中Batch Size设置的坑点总结

在LLM微调工程化实践中，LoRA微调的Batch Size设置是一个经常被忽视但至关重要的环节。本文将总结实际项目中遇到的几个典型坑点。

首先，过小的Batch Size会导致梯度估计不准确。在使用LoRA微调时，如果Batch Size设置过小（如1-2），会显著增加训练过程中的噪声，使得模型收敛不稳定。以一个7B参数模型为例，建议至少设置为4或8。

其次，Batch Size与LoRA秩(rank)的协同效应。当使用较小的LoRA秩（如r=8）时，若Batch Size过小，梯度更新会更加不稳定；而当秩较大（如r=32）时，可以适当降低Batch Size，但仍需保证足够的样本多样性。

第三点是内存占用与Batch Size的关系。在多卡训练场景中，需要综合考虑每张GPU的显存限制。通常建议设置为：batch_size = min(4, max_gpu_memory // (model_size * 2))，这样可以避免OOM错误。

可复现步骤如下：

1. 准备LoRA微调代码，加载基础模型和LoRA适配器
2. 设置不同Batch Size（2、4、8、16）进行训练
3. 记录每次训练的loss曲线和收敛速度
4. 观察梯度范数变化，分析稳定性

实际操作中发现，Batch Size为8时，模型表现最佳，既保证了训练稳定性又避免了显存浪费。

工程化建议：在配置文件中增加参数验证机制，对不合理的Batch Size组合进行警告提示。