LLaMA2微调中优化器选择与调优经验

LLaMA2微调中优化器选择与调优经验

在LLaMA2模型微调实践中，优化器的选择直接影响训练效率和最终性能。本文基于生产环境实践，总结几种主流优化器的适用场景及调优策略。

1. 常用优化器对比

AdamW (默认推荐)

from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, eps=1e-8)

适用于大多数微调任务，收敛稳定但内存占用较高。

AdamW with Decoupled Weight Decay

optimizer = AdamW(
    model.parameters(),
    lr=2e-5,
    eps=1e-8,
    weight_decay=0.01,
    correct_bias=False
)

推荐用于需要更强正则化的任务，如小数据集微调。

2. 调优策略

学习率调度：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=num_training_steps
)

梯度裁剪：

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

3. 实践建议

• 小模型使用AdamW，大模型可考虑AdamW with decoupled weight decay
• 建议从lr=2e-5开始尝试，逐步调整
• 结合学习率预热和衰减策略效果更佳

适用于ML工程师在生产环境部署时的参考。