微调代码调试中常见问题分析总结

在LLM微调工程化实践中，尤其是在LoRA和Adapter微调方案中，开发者经常遇到各种调试问题。本文总结了几个典型问题及其解决方案。

1. LoRA权重初始化异常

当使用LoRA微调时，常见的问题是权重矩阵初始化失败。这通常出现在以下代码片段中：

# 错误示例
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1
)
model = get_peft_model(model, lora_config)

问题分析：target_modules参数指定的模块名与模型实际结构不匹配。应使用模型结构检查工具验证：

# 正确做法
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, nn.Linear):
        print(name)

2. Adapter层维度不匹配

Adapter微调中，Adapter层与主模型维度不一致是常见问题。解决方案：

# 配置Adapter时指定正确维度
adapter_config = AdapterConfig(
    adapter_length=16,
    adapter_layer=1,
    adapter_dropout=0.1
)
model.add_adapter(adapter_config)

3. 梯度消失或爆炸

微调过程中梯度异常可通过以下方式诊断：

# 添加梯度检查钩子
def check_grad(module):
    if hasattr(module, 'weight'):
        print(f"Grad norm: {module.weight.grad.norm().item()}")
model.apply(check_grad)

4. 内存溢出问题

建议使用gradient checkpointing和混合精度训练：

training_args = TrainingArguments(
    gradient_checkpointing=True,
    fp16=True,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8
)

调试时务必结合具体模型结构和任务需求，逐步排查定位问题。