大模型训练过程中的梯度传播优化踩坑记录
最近在部署一个175B参数的大模型训练任务时，遇到了严重的梯度传播异常问题。经过两周的排查，终于找到了根本原因。
问题现象
训练初期梯度正常，但训练到第30个epoch后，所有参数梯度开始出现NaN值，导致模型完全无法继续训练。
排查过程
- 检查优化器配置：确认AdamW参数设置正确
- 检查学习率调度：发现学习率衰减策略有问题
- 排查数据管道：使用
torch.utils.data.DataLoader时发现batch size设置过大导致显存溢出
核心优化方案
最终通过以下三个步骤解决：
# 1. 添加梯度裁剪
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
# 2. 使用混合精度训练
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
# 3. 调整batch size和gradient accumulation steps
# 原来batch_size=128，改为64，并设置gradient_accumulation_steps=2
实践建议
建议在大模型训练中：
- 使用梯度裁剪防止梯度爆炸
- 启用混合精度训练减少显存占用
- 逐步增大batch size避免突变
这个坑踩得有点惨，但收获满满，希望对大家有帮助！
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