在LLM微调工程化实践中，GPU内存优化是决定微调能否成功的关键因素。本文分享基于LoRA微调的GPU内存优化策略。
核心思路：通过将LoRA适配器参数从主模型中分离，仅训练少量可学习参数，大幅减少显存占用。
具体实现步骤：
- 环境准备
pip install transformers accelerate peft
- 模型加载与LoRA配置
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import get_peft_model, LoraConfig
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
peft_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, peft_config)
- 训练参数优化
- 使用gradient_checkpointing减少显存
- 调整batch_size为4-8
- 启用混合精度训练
- 关键优化技巧：
- 在训练前冻结主模型参数
- 使用梯度累积替代大batch_size
- 合理设置LoRA秩r值(建议8-32)
该方案可将7B模型微调从16GB显存降低至4GB，显著提升工程化部署效率。
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