分布式训练中模型参数更新策略优化经验

分布式训练中模型参数更新策略优化经验

在大规模分布式训练中，参数更新策略直接影响训练效率和收敛速度。基于实际项目经验，分享几个关键优化点。

1. 梯度聚合频率调优

# PyTorch DDP示例
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 关键：控制梯度同步频率
if step % gradient_accumulation_steps == 0:
    optimizer.step()
    scheduler.step()
    optimizer.zero_grad()

建议将gradient_accumulation_steps设置为4-8，可有效减少通信开销。

2. 学习率调度策略

采用分段线性衰减：

• 前30%训练使用warmup
• 后70%使用余弦衰减
• 避免过早衰减导致收敛停滞

3. 参数分组优化

将模型参数按权重类型分组：

param_groups = [
    {'params': weight_params, 'weight_decay': 1e-4},
    {'params': bias_params, 'weight_decay': 0}
]

确保不同参数使用合适的衰减率。

实验建议：

在16卡机器上，通过对比不同更新策略的收敛曲线，验证优化效果。记录每轮训练时间、loss变化和显存占用情况。