LLaMA2微调时显存分配策略优化经验

在LLaMA2模型微调过程中，显存优化是影响训练效率的关键因素。本文分享几个实用的显存分配策略。

1. 梯度累积与批处理优化

当遇到显存不足时，可采用梯度累积策略：

# 设置较小的batch_size和gradient_accumulation_steps
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=1,  # 减小单卡batch_size
        gradient_accumulation_steps=8,    # 增加梯度累积步数
        per_device_eval_batch_size=1,
        num_train_epochs=3,
    ),
)

2. 混合精度训练

启用FP16或BF16混合精度可节省约50%显存：

# 训练时添加参数
--fp16 True  # 或 --bf16 True

3. 模型并行与分布式训练

使用accelerate库进行自动优化：

from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator(mixed_precision="fp16")
model, optimizer, train_dataloader = accelerator.prepare(
    model, optimizer, train_dataloader
)

4. 显存监控与调优

通过以下命令监控显存使用情况：

nvidia-smi -l 1  # 每秒刷新显存状态

实践建议：优先尝试梯度累积 + 混合精度，通常可解决大部分显存问题。