LLaMA-Factory项目中单机多卡SFT训练的性能优化实践

在LLaMA-Factory项目中进行大规模语言模型微调时，许多开发者会遇到单机多卡训练性能不如单卡的情况。本文将通过一个典型案例分析问题原因，并提供有效的解决方案。

问题现象

当使用LLaMA-Factory进行LoRA微调时，开发者发现：

• 单卡训练（CUDA_VISIBLE_DEVICES=0）能够将loss降至0.0009
• 八卡训练（CUDA_VISIBLE_DEVICES=0-7）loss仅能降至0.35左右
• 测试集上的性能表现差异显著

根本原因分析

经过深入排查，发现问题出在梯度累积步数(gradient_accumulation_steps)的配置上。在多卡训练环境中，梯度累积步数的设置需要特别注意：

1. 梯度累积的本质：梯度累积是一种模拟更大batch size的技术，通过多次前向传播累积梯度后再统一更新参数
2. 多卡环境的特殊性：在多卡并行训练中，数据会被自动分配到各个GPU上，相当于batch size已经扩大
3. 参数配置误区：直接将单卡配置中的gradient_accumulation_steps=8应用到八卡环境中，导致实际等效batch size过大

解决方案

针对上述问题，推荐以下优化方案：

1. 调整梯度累积步数：

   • 八卡环境下，应将gradient_accumulation_steps从8调整为1
   • 这样可以使等效batch size与单卡环境保持合理比例

2. 学习率适配：

   • 改变batch size后，可能需要相应调整学习率
   • 可采用线性缩放规则：学习率 ∝ batch size

3. 监控训练动态：

   • 训练初期密切观察loss下降曲线
   • 使用验证集定期评估模型性能

实践建议

1. 多卡训练配置原则：

   • 总batch size = 单卡batch size × GPU数量 × gradient_accumulation_steps
   • 保持总batch size与单卡环境相近可获得最佳效果

2. 性能调优步骤：

   # 原配置（问题配置）
   gradient_accumulation_steps: 8
   
   # 优化后配置（八卡环境）
   gradient_accumulation_steps: 1
   

3. 扩展思考：

   • 对于显存有限的场景，可适当保留梯度累积
   • 但需确保总batch size不超过模型优化的合理范围

总结

在LLaMA-Factory项目中进行多卡LoRA微调时，梯度累积步数的合理配置至关重要。通过调整这一参数，开发者可以充分发挥多卡并行训练的优势，获得与单卡相当甚至更好的模型性能。记住，多卡环境下的超参数配置不是简单的复制粘贴，而需要根据并行规模进行相应调整。