微调过程中模型收敛性问题排查方法

微调过程中模型收敛性问题排查方法

在LLM微调工程化实践中，模型收敛性问题是常见的挑战。本文将分享一套系统性的排查方法。

常见收敛问题表现

• 损失值震荡或不下降
• 验证集性能停滞不前
• 训练过程出现NaN或inf值

排查步骤

1. 学习率检查

# 检查学习率衰减策略
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

2. 批次大小影响测试

# 尝试不同batch_size
batch_sizes = [16, 32, 64]
for bs in batch_sizes:
    train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=bs)
    # 监控loss变化

3. LoRA参数调整

# 针对LoRA微调的检查点
from peft import LoraConfig
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 降低r值测试
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1
)

4. 梯度裁剪与监控

# 添加梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

复现建议

建议按上述顺序逐一排查，优先调整学习率和批次大小，再考虑LoRA参数优化。