在使用Qwen进行微调时，显存使用率异常是一个常见但棘手的问题。本文将通过实际案例分享如何排查和解决该问题。
问题现象
在运行以下代码时，显存占用突然飙升至90%以上，并伴随训练卡顿：
from transformers import QwenForCausalLM, QwenTokenizer
model = QwenForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", torch_dtype=torch.float16)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset
)
trainer.train()
排查步骤
首先确认是否使用了梯度累积（gradient accumulation）：
training_args = TrainingArguments(
per_device_train_batch_size=1,
gradient_accumulation_steps=4,
# 其他参数...
)
如果设置不当，可能导致显存泄漏。建议将per_device_train_batch_size设为1，并将gradient_accumulation_steps设为8或更高。
解决方案
- 使用模型并行：通过
accelerate库启动训练：
accelerate launch --num_processes=2 train.py
- 启用混合精度训练：使用
fp16或bf16，避免显存浪费。 - 减少序列长度：通过设置
max_length=512降低输入长度。
最佳实践
- 定期监控显存使用率，建议使用
nvidia-smi实时查看 - 优先使用
bitsandbytes进行4位量化微调以节省显存
通过以上方法，可以有效缓解Qwen微调中的显存异常问题。
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