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Qwen2-72B模型全参数微调中的学习率调度问题分析

2025-05-12 23:40:06作者:钟日瑜

问题背景

在Qwen2-72B大模型的全参数微调(SFT)过程中,研究人员发现了一个值得关注的现象:虽然模型训练过程中的损失函数能够正常收敛,但学习率却始终保持在初始设定的1e-5水平,未能按照预期的余弦衰减策略进行调整。这一现象发生在使用8台H100 GPU(每台8卡)的分布式训练环境中。

技术细节分析

训练配置参数

训练脚本中配置了以下关键参数:

  • 优化器:AdamW
  • 初始学习率:1e-5
  • 学习率调度器类型:cosine
  • 预热比例:0.01
  • 批量大小:每设备2个样本
  • 梯度累积步数:2
  • 训练周期数:3
  • 混合精度训练:bf16
  • 梯度检查点:启用
  • DeepSpeed配置:使用zero3策略

现象描述

从训练监控数据可以观察到:

  1. 模型损失函数呈现正常的下降趋势,表明训练过程基本正常
  2. 学习率曲线保持水平直线,没有出现预期的余弦衰减形态
  3. 训练过程没有报错,其他指标均正常

根本原因

经过技术分析,发现这一现象与DeepSpeed的配置有关。在DeepSpeed的配置文件中,默认使用了"WarmupLR"调度器,这会覆盖命令行参数中指定的余弦衰减策略。具体机制如下:

  1. DeepSpeed的配置优先级高于训练脚本中的参数
  2. 当DeepSpeed配置中指定了学习率调度器时,会忽略transformers中的调度器设置
  3. 默认配置中的"WarmupLR"只实现了学习率预热,没有衰减阶段

解决方案

针对这一问题,有两种可行的解决方案:

方案一:使用DeepSpeed的新版调度器

新版本的DeepSpeed已经支持"WarmupCosineLR"调度器,可以实现预热和余弦衰减的组合效果。需要按照DeepSpeed的文档规范进行配置,明确指定调度器类型和相关参数。

方案二:分离优化器和调度器

利用transformers和DeepSpeed的兼容性设计:

  1. 在DeepSpeed配置文件中移除调度器相关配置
  2. 完全依赖transformers提供的学习率调度策略
  3. 仅使用DeepSpeed管理优化器状态和梯度聚合

这种方案的优势在于可以直接使用transformers丰富的调度器实现,同时仍能享受DeepSpeed的内存优化好处。

实践建议

对于大规模模型训练,建议:

  1. 明确区分优化器和学习率调度的责任边界
  2. 在分布式训练前,先在小规模环境下验证学习率调度行为
  3. 监控训练初期阶段的学习率变化,确保调度策略按预期工作
  4. 对于关键训练任务,考虑实现自定义的调度器验证逻辑

总结

Qwen2-72B这类大模型的训练过程中,学习率调度是一个需要特别关注的环节。由于分布式训练框架的复杂性,各种配置参数的优先级和覆盖关系可能导致预期外的行为。理解底层机制并掌握调试方法,对于确保训练效果至关重要。本文分析的问题和解决方案不仅适用于Qwen2项目,对于其他大模型训练也具有参考价值。

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