大模型微调时模型保存策略踩坑记录
在进行大模型微调项目时，模型保存策略一直是容易被忽视但至关重要的环节。最近在实践过程中踩了几个坑，记录下来希望能帮助到同样在做微调工作的朋友们。
问题一：保存完整模型导致磁盘爆满
最初我们使用的是model.save_pretrained()方法来保存模型，以为这样就能保留所有训练状态。结果发现，每次保存都占用了几十GB的存储空间，仅仅几个epoch就让本地磁盘直接告急。
# 错误示范
model.save_pretrained('./checkpoints')
解决方案：改为只保存模型权重参数，不包含优化器状态等。使用save_model_only=True参数。
# 正确做法
trainer.save_model('./checkpoints')
问题二：模型版本管理混乱
在多轮训练中，我们尝试将每次epoch的模型都保存下来，但没有做任何命名规范。当需要回滚到某个特定版本时，完全靠记忆来判断哪个是正确的模型文件。
解决方案：使用时间戳+训练轮次的方式命名保存路径，并配合记录训练参数的配置文件。
import datetime
save_path = f"./checkpoints/model_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"
trainer.save_model(save_path)
问题三：部署环境无法加载保存模型
在将训练好的模型部署到生产环境时，发现模型加载报错。经过排查发现，保存的模型文件缺少必要的配置信息。
解决方案：确保使用save_pretrained()方法时包含所有必需的配置文件，并且在加载时指定正确的路径。
# 加载模型时要明确路径
model = AutoModel.from_pretrained('./checkpoints')
建议大家在做模型保存时，结合实际项目需求选择合适的策略，避免不必要的存储开销和维护成本。
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