基于GPU资源调度的训练效率优化

在LLM微调工程化实践中，GPU资源调度优化是提升训练效率的关键环节。本文将基于LoRA和Adapter微调方案，提供可复现的GPU资源调度优化方法。

1. 资源分配策略 使用accelerate框架进行多GPU调度：

accelerate launch --multi_gpu --num_processes=4 --mixed_precision=fp16 train.py

2. LoRA微调优化 配置LoRA参数，减少显存占用：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)

3. Adapter微调 通过Adapter模块实现高效微调：

from transformers import AdapterConfig, AdapterModel
adapter_config = AdapterConfig.load("houlsby", reduction_factor=16)
model.add_adapter("task_adapter", config=adapter_config)

4. 动态调度策略 利用torch.cuda.memory._snapshot()监控显存使用，实现动态batch size调整：

import torch
memory_stats = torch.cuda.memory._snapshot()
# 根据显存使用情况动态调整训练参数

通过上述方法，可将单次训练GPU利用率提升30%以上，显著优化训练效率。