微调代码调试技巧与常见陷阱总结

在LLM微调工程化实践中，调试往往是最耗时且容易出错的环节。本文将结合LoRA和Adapter微调方案，分享实用的调试技巧与常见陷阱。

1. 梯度消失问题排查 使用LoRA微调时，若发现训练loss不下降，首先检查lora_alpha参数设置。建议从32开始尝试，避免设置过小导致梯度被压缩。

# 正确的LoRA配置示例
from peft import LoraConfig
config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1
)

2. Adapter层权重初始化陷阱 Adapter微调中常见的问题是权重初始化不当导致训练不稳定。应使用Xavier初始化而非默认值：

# Adapter配置示例
from peft import AdapterConfig
adapter_config = AdapterConfig(
    adapter_type="HADAR",
    task_type="CAUSAL_LM",
    adapter_size=16,
    non_linearity="gelu"
)

3. 内存泄漏调试 使用torch.cuda.empty_cache()清理缓存，并在关键节点添加内存监控：

import torch
print(f"GPU内存占用: {torch.cuda.memory_allocated()/1024**2:.2f} MB")

4. 模型保存与加载异常 建议使用save_pretrained()时指定safe_serialization=True，避免加载时出现格式错误。

5. 学习率调优技巧 采用学习率预热策略，并根据batch size动态调整：

# 线性预热
warmup_steps = int(0.1 * total_steps)

这些调试方法在实际项目中可显著提升微调效率。