开源大模型训练脚本优化实战分享

开源大模型训练脚本优化实战分享

最近在参与一个开源大模型微调项目时，发现原始训练脚本存在明显的性能瓶颈。本文记录了从发现问题到优化解决的完整过程。

问题定位

使用HuggingFace Transformers库进行Llama2微调时，训练效率极低。通过nvidia-smi监控发现GPU利用率仅为30%左右，明显存在资源浪费。

根本原因分析

1. 数据加载瓶颈：原始脚本未使用DataLoader的num_workers参数
2. 内存管理不当：未设置gradient_accumulation_steps
3. 批处理配置不合理：per_device_train_batch_size设置过小

优化方案

# 优化后的训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=8,  # 增加到8
    gradient_accumulation_steps=4,  # 模拟大batch size
    num_train_epochs=3,
    dataloader_num_workers=4,       # 并行数据加载
    dataloader_pin_memory=True,
    fp16=True,                    # 半精度训练
    logging_steps=10,
    save_steps=500,
)

实施效果

优化后，训练速度提升约3倍，GPU利用率稳定在85%以上。建议在生产环境中使用此配置作为基准参数。

关键提醒：调整gradient_accumulation_steps时需同步调整学习率，避免训练不稳定。