LLaMA微调过程中显存使用异常的调试过程

在LLaMA模型微调过程中，显存使用异常是一个常见但棘手的问题。本文将通过一个具体的调试案例，分享如何系统性地排查和解决显存问题。

问题现象：在使用HuggingFace Transformers库对LLaMA-7B进行指令微调时，训练初期显存使用率飙升至90%以上，随后出现OOM（Out of Memory）错误。模型参数量为70亿，batch size设置为4，序列长度为512。

排查步骤：

1. 首先确认PyTorch版本与CUDA环境兼容性，使用torch.__version__和torch.version.cuda验证。
2. 使用torch.cuda.memory_summary()分析显存分配情况，发现梯度累积导致的显存泄漏。
3. 检查是否启用了gradient checkpointing：

   from transformers import LlamaForCausalLM
   model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("path/to/llama", gradient_checkpointing=True)
   

4. 确保使用了适当的optimizer参数设置，避免额外内存开销。
5. 启用混合精度训练：

   from transformers import Trainer
   trainer = Trainer(
       model=model,
       args=training_args,
       train_dataset=train_dataset,
       tokenizer=tokenizer,
       compute_metrics=compute_metrics,
       callbacks=[MemoryCallback()]
   )
   

解决方案：最终通过设置gradient_checkpointing=True和调整per_device_train_batch_size=2，配合fp16=True混合精度训练，成功解决了显存问题。

最佳实践建议：在大模型微调中，务必根据硬件配置合理设置batch size，并优先启用gradient checkpointing以节省显存。