在大模型训练中，模型加载速度直接影响训练效率。本文将对比几种常见的模型加载优化方法，并提供可复现的实践方案。
问题背景
传统模型加载方式通常需要数分钟甚至更长时间，尤其是在分布式训练环境中，这会显著拖慢整体训练节奏。我们以LLaMA-7B为例进行测试。
方法对比
1. 使用torch.load + map_location
import torch
torch.load('model.pt', map_location='cpu')
优点：简单直接，适用于单机环境 缺点：加载速度慢，内存占用高
2. 分片加载（Sharding）
# 使用HuggingFace Transformers
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained(
'meta-llama/Llama-2-7b-hf',
torch_dtype=torch.float16,
low_cpu_mem_usage=True
)
优点：内存效率高，适合大模型 缺点：需要额外依赖
3. 使用FSDP优化加载
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = FSDP(model, sharding_strategy='FULL_SHARD')
优点：支持分布式训练，加载速度快 缺点：配置复杂，需要GPU支持
实践建议
推荐在生产环境中使用low_cpu_mem_usage=True参数配合分片加载，可将加载时间从15分钟缩短至3分钟以内。
总结
选择合适的模型加载策略能显著提升训练效率，建议根据硬件环境和需求灵活选用。
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