开源大模型训练效率提升技巧：从数据加载到模型前向传播

最近在参与一个开源大模型训练项目时，踩了不少坑，今天就来分享几个提升训练效率的实用技巧。

1. 数据加载优化

我之前用的是默认的数据加载器，结果发现数据准备阶段耗时占总训练时间的30%以上。通过使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数并行加载数据，并设置合适的 pin_memory=True，性能提升明显。

loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True
)

2. 混合精度训练

开启混合精度后，显存占用减少了一半，训练速度也提升了20%。记得使用 torch.cuda.amp:

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
for data, target in loader:
    optimizer.zero_grad()
    with torch.cuda.amp.autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

3. 前向传播优化

使用 torch.utils.checkpoint 来节省显存，尤其在模型很深时效果显著。不过要注意checkpoint的粒度选择，太细反而影响性能。

总结

这些技巧都是实测有效，大家可以根据自己的硬件配置进行调整，欢迎在评论区交流经验！