大模型训练中的超参数搜索实践记录

在大模型微调过程中，超参数的调优直接影响模型性能。本文记录了基于Hugging Face Transformers库进行超参数搜索的实践方法。

超参数范围设定

主要关注学习率、批次大小和训练轮数：

• 学习率：1e-5 到 5e-5
• 批次大小：8 到 64（根据显存调整）
• 训练轮数：3 到 10

使用Ray Tune进行搜索

from ray import tune
from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler

def train_model(config):
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=TrainingArguments(
            output_dir="./results",
            learning_rate=config["lr"],
            per_device_train_batch_size=config["batch_size"],
            num_train_epochs=config["epochs"],
        ),
        train_dataset=train_dataset,
        eval_dataset=eval_dataset
    )
    trainer.train()

analysis = tune.run(
    train_model,
    config={
        "lr": tune.loguniform(1e-5, 5e-5),
        "batch_size": tune.choice([8, 16, 32, 64]),
        "epochs": tune.randint(3, 10)
    },
    scheduler=ASHAScheduler(metric="eval_loss", mode="min"),
    num_samples=20
)

结果分析

通过对比不同参数组合的验证损失，我们发现学习率在2e-5左右表现最佳，批次大小为32时训练效率最高。该方法可有效减少人工调参时间。

部署建议

建议将搜索结果作为默认配置，在生产环境部署前进行小规模验证。