大规模模型训练中的收敛速度优化

大规模模型训练中的收敛速度优化

在分布式大模型训练中，收敛速度是决定训练效率的核心指标。本文分享几个实用的调优经验。

1. 学习率调度策略优化 使用余弦退火衰减:

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

或线性衰减:

scheduler = lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=1.0, end_factor=0.1, total_iters=epochs//4)

2. 梯度累积与批量大小调优 通过实验找到最优的梯度累积步数:

# 假设总batch_size = 256, device_count = 8
accumulation_steps = 256 // (batch_size_per_device * device_count)
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

3. 混合精度训练优化 使用torch.cuda.amp进行混合精度训练:

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with torch.cuda.amp.autocast():
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, labels)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

4. 分布式训练优化 使用FSDP进行参数并行:

from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = FSDP(model, sharding_strategy="FULL_SHARD")

关键调优点：监控每秒样本数(Samples/sec)，对比不同配置下的收敛曲线，选择在相同时间内达到更高准确率的方案。