在LLM微调工程化实践中，模型收敛速度是衡量训练效果的关键指标。本文将分享一套完整的收敛速度分析方法。
收敛速度评估指标 主要关注以下指标：
- 每epoch损失值变化
- 梯度范数变化趋势
- 验证集性能提升速率
具体分析步骤
- 训练日志收集：使用
wandb或tensorboard记录每个epoch的loss和metrics
import wandb
wandb.init(project="llm-finetune")
wandb.log({"train_loss": loss, "val_loss": val_loss})
- 绘制收敛曲线：通过matplotlib绘制损失变化图
- 计算收敛速率：使用移动平均计算每5个epoch的loss变化率
LoRA微调场景实践 在LoRA微调中，我们观察到：
- 学习率设置为1e-4时，收敛速度较快
- 适配器层数增加会显著影响收敛曲线
- 使用梯度裁剪可稳定收敛过程
验证方法 建议采用交叉验证方式，使用不同训练集比例测试收敛速度，确保结果的可靠性。这种方法在我们团队的多个项目中均已验证有效。
通过这套方法，可以快速定位模型训练中的瓶颈问题，为后续调参提供数据支撑。
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