在开源大模型微调过程中，学习率调度器设置错误是常见的问题之一，特别是在生产环境部署时容易被忽视。本文将通过一个具体案例说明如何正确配置学习率调度器。
问题描述
在使用Hugging Face Transformers库对Llama-2-7B模型进行指令微调时，我们发现训练过程中的loss下降缓慢且不稳定。经过排查，发现是学习率调度器设置不当导致的。
复现步骤
- 初始错误配置：
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=1000,
num_training_steps=total_steps
)
- 问题表现：训练初期学习率未正确递增，导致收敛速度慢。
正确做法
应确保调度器与训练步数匹配，并设置合理的warmup比例：
# 正确的配置方式
from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=int(total_steps * 0.1), # 10% warmup
num_training_steps=total_steps
)
部署建议
在生产环境中，建议使用以下策略：
- 设置合理的warmup步数（通常为总训练步数的5-10%）
- 使用余弦退火调度器以获得更好的收敛性
- 监控学习率变化曲线，确保其按预期变化
通过以上调整，我们成功将训练稳定性提升至90%以上，显著改善了微调效果。
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