LLM训练时显存使用效率优化技巧
在大语言模型（LLM）训练过程中，显存管理是影响训练效率的关键因素。本文将分享几种实用的显存优化技巧，帮助安全工程师在资源受限环境下高效进行模型训练和测试。
1. 梯度检查点技术（Gradient Checkpointing）
这是最有效的显存优化方法之一。通过减少前向传播时存储的中间激活值，可以将显存使用量降低约50%。
from transformers import GPT2LMHeadModel
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
# 启用梯度检查点
model.gradient_checkpointing_enable()
2. 混合精度训练（Mixed Precision Training）
使用FP16而非FP32可以将显存需求减半，同时保持模型精度。
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
fp16=True,
# 其他参数...
)
3. 梯度累积（Gradient Accumulation）
通过增加训练步数来模拟更大的批次大小，避免显存溢出。
training_args = TrainingArguments(
gradient_accumulation_steps=4,
per_device_train_batch_size=2,
# 其他参数...
)
4. 分布式训练优化
使用ZeRO技术可以将模型参数、梯度和优化器状态分散到多个GPU上，显著提升可训练模型规模。
这些技巧特别适用于安全测试场景下的模型验证工作，能够帮助工程师在有限资源下完成更复杂的模型安全评估任务。
注意：以上方法均基于开源框架实现，不涉及任何漏洞利用或恶意行为。
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