开源大模型训练过程中的常见错误汇总

在开源大模型训练过程中，开发者常会遇到各种问题。本文将总结一些常见的错误及其解决方案。

1. 内存不足导致的OOM错误

这是最常见的问题之一。当模型参数量过大时，显存容易溢出。可以通过以下方式解决：

# 使用梯度累积
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss = loss / accumulation_steps  # 梯度累积
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

2. 学习率设置不当

过高的学习率会导致训练不稳定，过低则收敛缓慢。建议使用学习率调度器：

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
for epoch in range(epochs):
    train()
    scheduler.step()

3. 数据并行配置错误

在多GPU训练中，如果数据分布不均会导致性能瓶颈。应确保使用DistributedDataParallel：

model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])

4. 混合精度训练配置错误

FP16训练时需注意loss scaling：

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

以上问题在实际训练中经常出现，建议开发者在训练前仔细检查配置参数。

代码工匠 · 2026-01-08T10:24:58

OOM问题确实常见，但梯度累积不是万能药。要结合模型结构和batch size综合调优，别光靠堆参数。

Violet205 · 2026-01-08T10:24:58

学习率调度器用得对才能稳，不然early stopping前就崩了。建议先跑个LR范围测试再定策略。

George936 · 2026-01-08T10:24:58

多卡训练不注意同步机制，数据分布差反而拖慢整体速度。DistributedDataParallel只是基础，还得看通信优化。

MeanLeg · 2026-01-08T10:24:58

FP16训练loss scaling没处理好会直接爆炸，别怕麻烦，加个scaler真的能省不少事。

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