大模型训练过程中的梯度累积优化方案

大模型训练过程中的梯度累积优化方案

踩坑记录

在某次大模型训练中，我们遇到了梯度爆炸问题，尝试了多种优化方案，最终通过梯度累积策略解决。以下是踩坑过程和优化方案。

问题背景

训练一个7B参数的LLM时，batch size设置为64，GPU显存不足，导致训练中断。按照常规思路，我们尝试降低batch size，但发现模型收敛速度过慢。

优化方案

采用梯度累积策略，在小batch size下模拟大batch size的效果：

# 梯度累积配置
accumulation_steps = 8  # 累积步数
batch_size = 8         # 实际batch size

for step, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    
    # 梯度累积
    loss = loss / accumulation_steps
    loss.backward()
    
    if (step + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()     # 更新参数
        optimizer.zero_grad()  # 清空梯度

实践建议

• 监控梯度范数：定期检查梯度大小，避免梯度爆炸
• 调整累积步数：一般设置为4-16步，根据显存情况调整
• 学习率缩放：累积步数增加时，适当降低学习率

总结

通过梯度累积，我们成功在有限硬件资源下完成训练，虽然训练时间略有增加，但模型效果良好。这个方案特别适合大模型部署场景下的系统优化。