在LLaMA2模型微调过程中，显存不足是一个常见但棘手的问题。本文将分享几种有效的优化方案，帮助ML工程师在有限硬件条件下完成微调任务。
问题分析
在使用8GB显存的GPU进行LLaMA2微调时，通常会遇到以下问题：
- 模型加载失败
- 训练过程崩溃
- 内存溢出错误
优化方案
1. 梯度累积（Gradient Accumulation）
通过减小batch size，使用梯度累积技术来模拟大batch size的效果：
# 示例代码
for i, batch in enumerate(dataloader):
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss / gradient_accumulation_steps # 梯度除以累积步数
loss.backward()
if (i + 1) % gradient_accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
2. 混合精度训练（Mixed Precision）
使用torch.cuda.amp自动混合精度：
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
with torch.cuda.amp.autocast():
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
3. 模型并行与分布式训练
使用accelerate库进行分布式训练：
# 使用accelerate配置文件
accelerate config
# 启动训练
accelerate launch --config_file default_config.yaml train.py
实践建议
- 根据显存大小合理设置batch size和gradient accumulation steps
- 建议优先尝试混合精度训练，效果显著且实现简单
- 大规模训练推荐使用分布式训练方案
这些优化方法已在多个生产环境验证有效，可帮助提升训练效率并降低硬件成本。
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