Qwen微调时模型收敛速度慢的优化方法

在使用Qwen进行微调过程中，很多工程师会遇到模型收敛速度慢的问题。本文将从多个角度出发，提供一系列可复现的优化方法。

1. 调整学习率

学习率是影响收敛速度的重要因素。如果学习率设置过高，可能导致震荡；过低则可能收敛缓慢。推荐使用学习率预热策略，例如在前10%的epoch中线性增长学习率。

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=5,
    num_training_steps=num_epochs * len(dataloader)
)

2. 数据预处理优化

确保数据质量对收敛至关重要。建议使用更合理的数据采样策略，避免类别不平衡问题。

from datasets import load_dataset
from datasets import Dataset

dataset = load_dataset("your_dataset")
# 平衡采样
balanced_dataset = dataset.shuffle().class_balance()

3. 模型结构微调

针对特定任务调整模型结构，如冻结部分层、使用LoRA等方法减少训练参数。

from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.01,
)
model = get_peft_model(model, config)

4. 训练参数调整

适当增加batch size，减少梯度累积步数，有助于提高训练效率。

training_args = TrainingArguments(
    per_device_train_batch_size=8,
    gradient_accumulation_steps=2,
    num_train_epochs=3,
    logging_steps=10,
)

通过以上方法的组合使用，通常可以显著提升Qwen模型的收敛速度。建议结合实际场景灵活调整参数。

StaleWater · 2026-01-08T10:24:58

学习率预热确实关键，我之前直接用默认lr调模型，收敛慢得像蜗牛。后来加了warmup，效果立竿见影，建议新手也试试。

Oscar294 · 2026-01-08T10:24:58

数据不平衡问题太容易被忽视了，我微调时样本分布极端，结果模型偏科严重。后来用class_balance+重采样，收敛速度明显提升。

Violet6 · 2026-01-08T10:24:58

LoRA冻结层这个方法很实用，尤其是资源有限的情况下。我只训练了部分注意力层，不仅提速还避免了过拟合，推荐尝试。

Grace725 · 2026-01-08T10:24:58

batch size和gradient accumulation步数的搭配很讲究，我一开始设得太小，训练效率低得不行。后来调成8/2组合后，收敛快了不少。

Qwen微调时模型收敛速度慢的优化方法