开源大模型微调时学习率调度策略踩坑

开源大模型微调时学习率调度策略踩坑

在开源大模型微调实践中，学习率调度策略是影响模型收敛速度和最终性能的关键因素。本文分享几个常见的踩坑经历和解决方案。

常见问题

1. 固定学习率导致收敛缓慢

# 错误示例
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

2. 学习率过早衰减

# 早期衰减问题
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

推荐方案

采用Warmup + Cosine衰减策略：

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
# 设置warmup步数和总训练步数
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

实践建议

• 根据模型大小调整warmup比例（大模型建议5%）
• 监控loss曲线，及时调整调度策略
• 使用梯度裁剪防止梯度爆炸

通过合理配置学习率调度，可以显著提升微调效率和最终效果。