大模型微调中的超参数搜索工具推荐

大模型微调中的超参数搜索工具推荐

在大模型微调过程中，超参数的选择对最终效果影响巨大。本文推荐几个实用的超参数搜索工具，并提供可复现的实践步骤。

1. Ray Tune + Tune

Ray Tune 是一个强大的分布式超参搜索库，特别适合大模型训练场景。

import ray
from ray import tune
from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler

ray.init()

config = {
    "lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-2),
    "batch_size": tune.choice([16, 32, 64]),
    "epochs": 5,
}

analysis = tune.run(
    train_func,
    config=config,
    num_samples=20,
    scheduler=ASHAScheduler(metric="accuracy", mode="max"),
    resources_per_trial={"cpu": 2, "gpu": 1}
)

2. Optuna

Optuna 是一个轻量级的超参优化框架，支持多种搜索策略。

import optuna

study = optuna.create_study(direction="maximize")

def objective(trial):
    lr = trial.suggest_float("lr", 1e-4, 1e-2)
    batch_size = trial.suggest_categorical("batch_size", [16, 32, 64])
    
    # 调用训练函数
    accuracy = train_and_evaluate(lr, batch_size)
    return accuracy

study.optimize(objective, n_trials=50)

3. Ax + PyTorch

对于需要更复杂搜索空间的场景，可以结合 Ax 框架进行优化。

from ax.service.ax_client import AxClient

client = AxClient()
client.create_experiment(
    name="model_training",
    parameters=[
        {
            "name": "lr",
            "type": "range",
            "bounds": [0.001, 0.1],
            "value_type": "float"
        },
        {
            "name": "batch_size",
            "type": "choice",
            "values": [16, 32, 64]
        }
    ]
)

这些工具都能有效提升微调效率，建议根据实际资源情况选择合适方案。