LLM训练过程中梯度计算异常排查

在LLM训练过程中，梯度计算异常是常见的问题之一，可能导致模型收敛困难或训练不稳定。本文将介绍如何排查和解决梯度计算异常问题。

常见梯度异常类型

1. 梯度爆炸：梯度值异常增大，导致参数更新过大
2. 梯度消失：梯度值接近零，模型无法学习
3. NaN/Inf梯度：计算过程中出现无效数值

排查步骤

1. 梯度监控

# 使用PyTorch监控梯度
for name, param in model.named_parameters():
    if param.grad is not None:
        grad_norm = param.grad.norm().item()
        print(f'{name}: {grad_norm}')
        if grad_norm > 100:  # 设置阈值
            print(f'警告：{name}梯度异常')

2. 梯度裁剪

# 梯度裁剪防止爆炸
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

3. 数值检查

# 检查参数和梯度是否为NaN/Inf
for name, param in model.named_parameters():
    if torch.isnan(param).any() or torch.isinf(param).any():
        print(f'{name} contains NaN/Inf')

解决方案

• 调整学习率
• 使用梯度裁剪
• 检查数据预处理
• 使用混合精度训练

此方法论适用于各类大模型训练场景，可有效识别和解决训练过程中的梯度异常问题。