Transformer架构微调中的batch size设置技巧

在大模型微调过程中，batch size 的设置对训练效率和模型性能有着至关重要的影响。本文将分享在 Transformer 架构微调中 batch size 设置的实用技巧，并提供可复现的实践方法。

1. Batch Size 的核心影响

在 Transformer 微调中，batch size 直接影响梯度估计的质量和训练稳定性。较大的 batch size 能够提供更稳定的梯度估计，但会增加内存占用；较小的 batch size 虽然节省内存，但可能导致训练不稳定。

2. 实践技巧与设置方法

内存优化策略

使用混合精度训练（Mixed Precision）可以显著减少显存占用。在 PyTorch 中，可以使用 torch.cuda.amp 进行优化：

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()

for data in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        outputs = model(data)
        loss = criterion(outputs, targets)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

动态 batch size 调整

根据 GPU 内存动态调整 batch size：

import torch

max_batch_size = 32
for batch_size in range(max_batch_size, 0, -1):
    try:
        # 尝试用当前 batch size 训练
        train_one_epoch(batch_size)
        print(f"成功使用 batch size: {batch_size}")
        break
    except RuntimeError as e:
        if "out of memory" in str(e):
            torch.cuda.empty_cache()
            continue

3. 推荐配置方案

• 小模型（<1B参数）：建议 batch size = 8-32
• 中等模型（1B-10B参数）：建议 batch size = 32-64
• 大模型（>10B参数）：建议使用梯度累积，如 batch size = 1，累积 32 步

通过合理设置 batch size，可以在训练稳定性和资源利用率之间找到最佳平衡点。

参考阅读

• PyTorch 官方文档
• Transformer 微调最佳实践