LLM模型训练中的超参数调优技巧
在大模型训练过程中，超参数调优是决定模型性能的关键环节。本文将分享一些实用的调优方法和工具。
核心调参策略
学习率优化：使用学习率预热策略，初始设置为1e-5，然后线性增长到目标值。可以使用以下代码实现：
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
scheduler = lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=1e-5, total_iters=1000)
批量大小调整：建议从32开始尝试，逐步增加到128或256，观察内存使用和训练稳定性。
自动化调优工具
推荐使用Ray Tune进行自动化调优：
from ray import tune
from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler
config = {
"lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-1),
"batch_size": tune.choice([32, 64, 128]),
"epochs": 5
}
安全测试建议
在调优过程中，建议使用社区推荐的安全测试工具验证模型安全性。注意：本文仅分享调优技巧，不涉及任何漏洞利用方法。
通过合理设置超参数，可以在保证训练效率的同时提升模型性能。
讨论