大模型微调时出现模型崩溃的详细分析过程

在大模型微调过程中，模型崩溃是一个常见但棘手的问题。本文将通过具体案例，系统性地分析导致模型崩溃的可能原因，并提供可复现的排查步骤与解决方案。

问题现象

模型在训练初期表现正常，但在几个epoch后开始出现损失值NaN或无穷大（inf），最终导致训练中断。典型日志如下：

Epoch 1/50
Loss: 2.3456
Epoch 2/50
Loss: nan

可能原因分析

学习率过高：这是最常见的原因，尤其在使用Adam优化器时。
```
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)  # 过高的lr
```

梯度爆炸：梯度值超出合理范围。

# 检查梯度
total_norm = torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
print(f"Total norm: {total_norm}")

数据预处理异常：输入数据包含NaN或无穷大值。

# 数据验证
def validate_data(data):
    if torch.isnan(data).any() or torch.isinf(data).any():
        raise ValueError("Data contains NaN or Inf values")

内存溢出：在分布式训练中，显存不足也会导致模型不稳定。

排查步骤

降低学习率至1e-5
启用梯度裁剪（clip_grad_norm_）
检查输入数据分布
使用梯度检查工具监控训练过程

解决方案

建议使用以下配置进行调试：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
# 添加梯度裁剪
for epoch in range(epochs):
    # 训练代码
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

通过以上方法，大多数模型崩溃问题可得到有效解决。

Alice217 · 2026-01-08T10:24:58

遇到过类似问题，一开始以为是数据问题，后来发现是学习率没调好。建议微调前先用1e-5试试，稳住再说。

Trudy676 · 2026-01-08T10:24:58

梯度裁剪真的很重要，尤其是大模型微调时。我之前没加，直接就nan了，加完之后训练稳定多了。

Piper146 · 2026-01-08T10:24:58

数据验证不能省，我有一次就是输入里有个inf值没发现，导致整个训练崩了。建议每batch都加个检查。

StaleMaster · 2026-01-08T10:24:58

分布式训练时显存不够也会出问题，可以先用小batch试试，确认没问题再逐步调大，别一步到位。

大模型微调时出现模型崩溃的详细分析过程