基于GPU资源利用率的训练优化方法

在大语言模型微调过程中，GPU资源利用率直接影响训练效率和成本控制。本文分享一套基于GPU资源利用率的训练优化方法，重点结合LoRA和Adapter微调方案。

核心优化策略

1. 动态batch size调整：根据GPU显存使用率动态调整batch size，当显存使用率超过85%时自动减小batch size，避免OOM问题。
2. 混合精度训练：启用FP16混合精度训练，在保持模型性能的同时降低显存占用约40%。
3. 梯度累积优化：通过设置gradient_accumulation_steps参数实现细粒度控制。

LoRA微调示例代码：

from transformers import TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_output",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    fp16=True,
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
)

Adapter微调优化：通过调整learning_rate和warmup_steps参数，结合GPU利用率监控实现训练效率最大化。

可复现步骤：

1. 使用nvidia-smi监控显存使用率
2. 根据显存占用调整训练参数
3. 验证模型性能与资源利用率平衡点