在开源大模型微调过程中，显存管理是决定训练能否顺利进行的关键因素。本文将分享几个实用的显存优化技巧，帮助ML工程师在有限硬件资源下高效完成模型微调。
1. 梯度检查点（Gradient Checkpointing）
这是最有效的显存节省方法之一。通过牺牲部分计算时间来换取显存空间。
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
model.gradient_checkpointing_enable()
2. 混合精度训练（Mixed Precision Training）
使用FP16而非FP32可将显存需求减半。
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
fp16=True,
# 其他参数...
)
3. 模型并行（Model Parallelism）
对于超大模型，可以将模型分布在多个GPU上。
from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator()
model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)
4. 动态批次大小调整
根据当前显存使用情况动态调整批次大小。
import torch
max_memory = {0: "16GB", 1: "16GB"}
# 使用transformers的自动内存管理
这些技巧需要结合具体模型架构和硬件配置进行调优，建议在生产环境部署前充分测试。
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