在LLM微调工程化实践中，LoRA微调中的学习率warmup策略是影响模型收敛和最终效果的关键环节。本文将分享一个典型的踩坑经历及解决方案。
问题背景
在使用LoRA微调Qwen-7B模型时，我们发现即使采用了标准的线性warmup策略（如前1000步线性增长到目标学习率），模型在训练初期表现异常：loss波动剧烈，甚至出现nan值。经过排查，问题出在warmup步数设置不当。
核心问题
标准做法是使用cosine或linear warmup，但实际应用中，如果warmup步数设置过小（如100步），会导致学习率急剧上升，而模型参数更新幅度过大，特别是在LoRA的低秩矩阵初始化阶段，容易引起梯度爆炸。
解决方案
我们采用分段warmup策略：
# 分两阶段warmup
if step < 500:
lr = initial_lr * (step / 500)
elif step < 1000:
lr = initial_lr
实践建议
- 预估warmup步数：根据数据量和batch size，设置为总训练步数的1%-5%
- 监控梯度范数：使用
torch.nn.utils.clip_grad_norm_()防止梯度爆炸 - 验证策略：先用小规模数据集测试warmup效果再全量训练
通过以上调整，模型训练稳定，loss曲线平滑，最终在下游任务上取得了显著提升。
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