大模型训练资源分配优化技巧

在大模型训练过程中，资源分配优化是提升训练效率的关键环节。本文将分享几种实用的资源分配优化技巧。

1. 梯度累积与批量大小调整

合理设置batch size和gradient accumulation steps可以有效平衡内存占用与训练速度。例如：

# 示例配置
batch_size = 8
accumulation_steps = 4
# 实际每批次处理样本数为 batch_size * accumulation_steps

2. 混合精度训练优化

使用float16进行前向传播和反向传播，可以显著减少显存占用：

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
with autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
scaler.scale(loss).backward()

3. 分布式训练中的显存优化

通过设置torch.cuda.empty_cache()和合理分配GPU内存，可以避免显存碎片化问题。

4. 动态学习率调整

结合训练进度动态调整学习率，如使用余弦退火策略：

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

这些技巧已在多个大模型项目中验证有效，建议根据具体硬件配置进行参数调优。