SD-Scripts项目中SD3.5 L微调训练的优化器选择建议

在SD-Scripts项目中进行Stable Diffusion 3.5 L模型的微调训练时，优化器的选择对训练效果和稳定性有着重要影响。最近有用户反馈在使用--blockwise_fused_optimizers参数时遇到了错误，而使用--fused_backward_pass参数则能正常运行。

优化器参数的区别

--fused_backward_pass和--blockwise_fused_optimizers都是用于加速训练过程的优化技术，但它们的实现方式和适用场景有所不同：

1. fused_backward_pass：

   • 将反向传播过程中的多个操作融合在一起执行
   • 减少了内存访问开销
   • 在大多数情况下都能稳定工作
   • 特别适合与--full_bf16混合精度训练一起使用

2. blockwise_fused_optimizers：

   • 尝试将优化器操作按模型块(block)进行分组和融合
   • 理论上可以提供更高的性能优化
   • 但目前仍处于测试阶段，稳定性有待验证

当前推荐方案

根据项目维护者的建议，目前在进行SD3.5 L模型微调时：

• 优先使用--fused_backward_pass参数
• 特别是在启用--full_bf16混合精度训练时，--fused_backward_pass是更可靠的选择
• 避免在生产环境中使用--blockwise_fused_optimizers，除非你愿意承担可能的训练不稳定性风险

技术背景分析

出现IndexError: list index out of range错误的原因可能是：

1. 优化器分组数量与模型块数量不匹配
2. 在混合精度训练场景下，某些优化操作可能因为精度转换而出现问题
3. 该功能尚未完全适配SD3.5 L模型的所有层结构

对于深度学习训练来说，优化器的选择不仅影响训练速度，还会影响模型最终的性能。在Stable Diffusion这类大型扩散模型的训练中，优化器的稳定性往往比纯粹的运行速度更重要。

实践建议

1. 对于大多数用户，坚持使用经过充分测试的--fused_backward_pass选项
2. 如果确实需要尝试--blockwise_fused_optimizers，建议：
   • 在小规模数据集上先进行验证
   • 不使用混合精度训练
   • 密切关注训练过程中的损失曲线和梯度变化
3. 关注项目更新，等待该功能更加成熟稳定后再考虑使用

记住，在模型训练中，稳定性往往比追求极限性能更重要，特别是当你在进行重要项目的模型微调时。