OpenDiT模型训练中的Loss不收敛问题分析与解决

问题现象

在使用OpenDiT项目训练UCF101数据集时，研究人员观察到了训练过程中Loss曲线波动较大的现象。具体表现为：

• 训练1个epoch后Loss曲线不平滑
• Loss值出现较大幅度跳动
• 单机8卡训练时Loss值甚至跳至1以上

原因分析

通过与项目维护者的交流和技术探讨，我们总结出可能导致Loss不稳定的几个关键因素：

1. 日志记录间隔设置：过大的日志间隔可能导致Loss曲线看起来波动剧烈
2. 训练规模差异：原项目使用8台机器(多机多卡)训练，而用户尝试的是单机8卡训练
3. 批量大小(Batch Size)配置：大规模训练通常使用更大的Batch Size
4. 平滑参数设置：项目默认使用了0.99的Loss平滑参数

解决方案

针对上述问题，我们建议采取以下优化措施：

1. 调整日志记录频率：适当减小日志间隔，获取更细致的训练过程信息
2. 优化训练配置：
   • 对于单机训练，建议参考项目提供的默认参数(2卡配置)
   • 如使用8卡训练，需相应调整学习率和Batch Size
3. 启用Loss平滑：在可视化时应用平滑处理(如0.99的平滑系数)
4. 延长训练时间：观察多个epoch的训练趋势，而非仅1个epoch的结果

技术建议

1. 学习率调整：虽然模型对学习率不敏感，但在改变训练规模时应适当调整
2. 批量大小优化：单机训练时Batch Size不宜过大，需根据显存容量合理设置
3. 多卡训练策略：单机多卡训练时，注意数据并行策略的配置
4. 训练监控：建议完整训练多个epoch，观察Loss的整体下降趋势而非短期波动

结论

OpenDiT模型训练初期出现Loss波动属于正常现象，特别是在训练规模与官方配置不一致时。通过合理调整训练参数、优化日志记录策略以及给予足够的训练时间，通常能够获得稳定的训练效果。对于研究人员反馈的问题，项目维护者也确认了类似现象的存在，并提供了原始训练曲线作为参考。