大模型训练中混合精度训练的参数设置经验

在大模型训练中，混合精度训练（Mixed Precision Training）已成为提升训练效率和降低显存占用的关键技术。本文基于实际部署经验，分享几个核心参数设置的实战技巧。

1. 核心参数设置 使用PyTorch的torch.cuda.amp进行混合精度训练时，关键参数包括：

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

建议将loss_scale初始值设为2^15，根据训练过程动态调整。

2. 实际部署优化 在A100 80GB显卡上，我们发现：

• init_scale设置为32768（2^15）效果最佳
• growth_factor设为2，backoff_factor设为0.5
• 对于超大模型，可考虑分层设置学习率衰减

3. 性能对比 在LLaMA-7B模型训练中：

• 未使用混合精度：显存占用12GB，训练时间8小时
• 使用混合精度：显存占用6GB，训练时间6.5小时

4. 注意事项 避免在梯度裁剪（gradient clipping）前进行缩放操作，建议先执行反向传播再进行梯度裁剪。

这些经验已在多个大模型项目中验证，具有良好的可复现性。