大模型训练中的优化器选择与调优技巧

在大模型训练中，优化器的选择直接影响模型收敛速度和最终性能。本文基于实际部署经验，分享几种主流优化器的调优技巧。

核心优化器对比

AdamW 是目前最常用的优化器，但需要仔细调参：

optimizer = torch.optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=1e-4,
    weight_decay=0.01,
    betas=(0.9, 0.999)
)

AdamW + 学习率预热：对于大模型，建议添加预热策略：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

实战调优技巧

1. 权重衰减调优：对于大模型，建议从 0.01 开始尝试，逐步调整到 0.001
2. 动量参数：AdamW 的 beta1 通常设为 0.9，beta2 设为 0.999
3. 梯度裁剪：大模型训练中加入梯度裁剪防止梯度爆炸：

   torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
   

性能监控建议

使用 wandb 或 tensorboard 记录学习率、损失值和梯度范数，观察训练稳定性。