LLaMA Factory 框架中梯度累积步数的配置和使用

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1. 官方文档参考

  • 训练参数配置：在 LLaMA Factory 中，梯度累积步数通常通过 --gradient_accumulation_steps 参数设置。你可以在官方文档的训练配置部分找到相关说明。该参数用于指定累积多少个小批次（mini-batch）的梯度后再执行一次参数更新，有助于在显存有限时模拟更大的批次大小。

  • 示例配置：

    bash

    复制

    python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path path_to_model \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    ...

    这表示每 4 个小批次累积梯度后更新一次模型。

2. GitHub 资源

  • 代码示例：查看 LLaMA Factory 的示例脚本（如 scripts/finetune.sh），通常会包含 --gradient_accumulation_steps 的实际使用案例。

  • Issue 讨论：在项目的 GitHub Issues 中搜索关键词（如 "gradient accumulation"），可能有其他用户讨论过最佳实践或常见问题。

3. 技术原理与最佳实践

  • 梯度累积的作用：通过累积多个小批次的梯度，等效于增大批次大小（total_batch_size = batch_size * gradient_accumulation_steps），同时减少显存占用。

  • 学习率调整：当增大等效批次大小时，通常需要按比例调整学习率（例如，累积步数翻倍，学习率也可适当增大）。

  • 日志与监控：确保训练日志中显示的 loss 和 step 符合预期（例如，每 gradient_accumulation_steps 步记录一次更新）。

4. 相关文章/教程

  • 虽然 LLaMA Factory 暂无专属教程，但通用 PyTorch 梯度累积方法与其一致，可参考：

5. 常见问题

  • 显存不足：如果遇到 OOM 错误，尝试增加 gradient_accumulation_steps 并减小 per_device_train_batch_size。

  • 收敛速度：累积步数过多可能导致优化不稳定，需平衡步数和学习率。

建议直接查阅 LLaMA Factory 的 官方 Wiki 或 示例配置文件（如 configs/training 目录）获取最准确的参数说明。如果有具体问题（如与其他参数的交互），可进一步分析！

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