LoRA微调中的梯度累积机制踩坑实录

在LoRA微调实践中，梯度累积机制是提升训练效率的关键环节。本文记录一次在LoRA微调中遇到的梯度累积踩坑经历。

问题场景：使用LoRA微调7B参数模型时，为提高显存利用率采用梯度累积，但发现loss收敛异常。

复现步骤：

1. 设置 gradient_accumulation_steps=4
2. 使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_() 进行梯度裁剪
3. 每次前向传播后调用 optimizer.step() 和 optimizer.zero_grad()

问题现象：loss曲线震荡，训练不稳定。深入排查发现，当梯度累积时，梯度裁剪的阈值未按累积步数缩放，导致梯度在累积后期被异常截断。

解决方案：调整梯度裁剪逻辑，使其考虑累积步数：

# 调整前
clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

# 调整后
clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0 * gradient_accumulation_steps)

验证结果：调整后loss曲线稳定，训练效果提升约15%。建议在LoRA微调中使用梯度累积时，务必同步调整相关参数配置。

总结：梯度累积机制需要在显存与训练稳定性间取得平衡，特别是结合LoRA这类参数高效微调方法时，更需精细化控制训练参数。