联合训练系统中模型训练稳定性保障措施

联合训练系统中模型训练稳定性保障措施

在多模态大模型联合训练实践中，我们遇到了训练不稳定、梯度爆炸等常见问题。以下是我们在实际项目中总结的稳定训练方案。

问题复现

使用ViT+BERT架构进行图像-文本对齐训练时，loss值在2000轮后出现剧烈波动，验证集准确率下降至0.3左右。

解决方案

1. 梯度裁剪与学习率调度

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

# 自适应学习率衰减
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=5000)

2. 混合精度训练

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with torch.cuda.amp.autocast():
        loss = model(batch)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

3. 数据增强策略

# 图像增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ColorJitter(0.1, 0.1, 0.1),
    transforms.ToTensor()
])

4. 模型融合验证 使用模型集成策略，通过验证集表现选择最优权重组合，避免单个模型过拟合。

通过上述措施，训练稳定性提升显著，loss波动幅度控制在0.1以内。