在LLaMA模型微调过程中，batch size的选择直接影响训练效率和显存使用。本文将通过实际测试分析batch size与显存的平衡点。
现象观察
在使用8卡A100 (80GB)进行微调时，随着batch size增大，显存占用持续上升。当batch size达到256时，单卡显存已接近饱和。
实验配置
- 模型：LLaMA-7B
- 硬件：8×A100 80GB
- 软件：PyTorch 2.0 + DeepSpeed
可复现步骤
- 基础测试：
python train.py --batch_size 32 --gradient_accumulation 1
- 逐步增大：
python train.py --batch_size 64 --gradient_accumulation 1
python train.py --batch_size 128 --gradient_accumulation 1
python train.py --batch_size 256 --gradient_accumulation 1
- 优化策略：
python train.py --batch_size 128 --gradient_accumulation 2
关键发现
在batch size=128时，显存使用率约为75%，训练效率最佳。进一步增大到256会导致显存溢出，而减小到64则会降低训练效率。通过梯度累积的方式可以在保持高batch size的同时控制显存占用。
最佳实践
建议在生产环境中采用梯度累积策略，并根据硬件配置动态调整batch size参数。
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