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GLM-4微调后推理报错问题分析与解决方案

2025-06-03 09:50:19作者:袁立春Spencer

问题背景

在使用GLM-4大语言模型进行LoRA微调后,部分用户在运行推理脚本时遇到了CUDA设备端断言错误。错误信息显示概率张量包含了非法值(inf、nan或负数元素),导致模型无法正常生成文本。这是一个典型的微调后推理问题,值得深入分析。

错误现象

用户在完成LoRA微调后,运行推理脚本时出现以下关键错误:

  1. CUDA设备端断言失败,提示概率张量包含非法值
  2. 当注释掉do_sample参数后,模型输出变为全"!"符号的无意义文本
  3. 错误发生在torch.multinomial操作期间

根本原因分析

经过技术验证,该问题主要由以下因素导致:

  1. PyTorch和Transformers版本不兼容:用户使用的PyTorch 2.5.0与Transformers 4.44.0组合存在兼容性问题
  2. 混合精度训练问题:使用BF16进行微调但推理时可能产生数值不稳定
  3. 训练数据问题:小规模数据集(90条)可能导致模型学习不充分

解决方案

推荐方案

  1. 版本降级:将PyTorch降级至2.4.0,Transformers升级至4.45.0

    pip install torch==2.4.0 transformers==4.45.0
    
  2. 推理参数调整

    generate_kwargs = {
        "max_new_tokens": 1024,
        "do_sample": True,  # 必须启用采样
        "top_p": 0.8,
        "temperature": 0.7,
        "repetition_penalty": 1.2,
        "eos_token_id": model.config.eos_token_id,
    }
    

辅助方案

  1. 检查训练数据

    • 确保数据质量
    • 增加数据量至至少1000条
    • 验证数据格式符合要求
  2. 训练参数调整

    • 降低学习率
    • 增加训练步数
    • 使用梯度裁剪

技术原理

该问题的核心在于概率分布计算时的数值稳定性。当模型输出的logits包含极端值时,softmax操作会产生inf或nan,导致multinomial采样失败。版本不兼容会放大这种数值不稳定性。

最佳实践建议

  1. 始终使用经过验证的PyTorch和Transformers版本组合
  2. 微调时监控loss曲线,确保模型正常收敛
  3. 推理前先验证模型能否产生合理输出
  4. 对于小数据集,考虑使用更小的学习率和更多的训练epoch

总结

GLM-4微调后推理问题通常源于环境配置不当或训练过程异常。通过版本控制和参数调整,可以有效解决这类问题。建议用户在微调前充分测试基础环境,并在训练过程中密切监控模型表现,以确保获得理想的微调效果。

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