大模型训练时出现训练崩溃的解决办法
在大模型微调和部署过程中，训练崩溃是一个常见但棘手的问题。本文将从常见原因和解决方案两个维度，提供可复现的排查路径和修复方法。
常见原因分析
- 内存溢出（OOM）：这是最常见原因，尤其是在使用大batch size或高分辨率数据时。
- 学习率设置不当：过高的学习率会导致梯度爆炸。
- 数据分布异常：包含NaN或无穷大的数据样本。
- 模型架构问题：如梯度消失、梯度爆炸等。
排查与修复步骤
1. 内存监控和优化
# 使用nvidia-smi监控GPU内存使用情况
watch -n 1 nvidia-smi
如果发现内存持续增长并最终溢出，可尝试：
- 减小batch size
- 启用梯度累积（gradient accumulation）
2. 学习率调整
# 使用学习率调度器
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=1000,
num_training_steps=num_train_epochs * num_update_steps
)
3. 数据清洗与检查
# 检查数据中是否存在异常值
import numpy as np
for batch in dataloader:
if np.isnan(batch['input_ids']).any():
print("发现NaN数据样本，跳过该批次")
continue
4. 使用混合精度训练
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for batch in dataloader:
with autocast():
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
最佳实践建议
- 始终在小规模数据集上验证训练流程
- 使用梯度裁剪防止梯度爆炸
- 定期保存检查点以支持断点续训
这些方法能有效降低大模型训练崩溃的概率，提升训练稳定性。
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