基于GPU内存监控的微调优化方案

在LLM微调过程中，GPU内存管理是决定训练能否顺利进行的关键因素。本文将基于GPU内存监控，提供一套实用的微调优化方案。

内存监控基础

首先，使用nvidia-smi命令实时监控GPU显存使用情况：

watch -n 1 nvidia-smi

或者在Python中通过pycuda或torch.cuda获取内存信息：

import torch
print(f"GPU内存已用: {torch.cuda.memory_reserved() / 1024**3:.2f} GB")

LoRA微调优化策略

针对LoRA微调，通过以下步骤优化显存使用：

1. 降低LoRA秩(rank)值：将rank从64降至32或16，可减少约50%的参数量
2. 启用梯度检查点：在训练配置中添加：gradient_checkpointing=True
3. 使用混合精度训练：设置fp16=True或bf16=True

from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
    r=16,  # 调低秩值
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none"
)

Adapter微调优化

对于Adapter微调，建议采用以下配置：

1. 降低Adapter维度：设置adapter_size=64而非默认值
2. 使用低秩分解：通过use_low_rank=True启用
3. 调整学习率：将Adapter学习率设为5e-4，主模型冻结

实际操作步骤

1. 训练前先运行nvidia-smi确认初始内存占用
2. 逐步增加batch_size并观察显存变化
3. 当显存接近90%时停止增加batch_size
4. 使用torch.cuda.empty_cache()定期清理缓存

通过上述方案，可在保证训练效果的前提下，有效控制GPU内存使用，实现更稳定的微调流程。