LLaMA微调过程中模型收敛速度慢的优化方法

在LLaMA模型微调过程中，收敛速度慢是常见问题。本文分享几个实用优化方法。

1. 学习率调整 使用线性衰减策略，初始学习率设置为2e-5，衰减步长为总训练步数的10%。

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

2. 梯度裁剪 防止梯度爆炸，设置梯度范数为1.0。

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

3. 批次大小优化 根据显存调整批次大小，推荐使用8-16的批量大小，并启用梯度累积。

4. 模型配置优化

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./llama-finetuned",
    per_device_train_batch_size=8,
    gradient_accumulation_steps=2,
    num_train_epochs=3,
    learning_rate=2e-5,
    warmup_steps=1000,
    logging_steps=100,
    save_steps=500,
    fp16=True,
)

5. 早停机制 设置验证集损失不再下降时停止训练，避免过拟合。

以上方法可将收敛时间缩短30-50%，建议在生产环境中优先尝试。