Modelscope/SWIFT框架下训练效果差异分析与优化建议

问题背景

在使用Modelscope的SWIFT框架进行模型训练时，用户反馈从2.X版本升级到3.1版本后，在相同训练数据和预训练模型的情况下，模型效果下降了约10个百分点。这一现象引起了我们对训练参数配置差异的关注。

版本间关键配置差异分析

通过对比用户提供的两个版本的训练命令，我们发现几个重要的配置差异：

1. 梯度累积设置：3.1版本默认没有设置梯度累积(gradient_accumulation_steps)，而2.6版本默认启用了梯度累积策略。梯度累积是一种重要的训练技巧，它允许模型在有限的GPU内存下模拟更大的batch size，有助于提高训练稳定性。

2. 参数命名变化：3.1版本对部分参数进行了重命名，如：

   • --sft_type 改为 --train_type
   • --model_type 和 --model_id_or_path 合并为 --model
   • --init_lora_weights 改为 --init_weights

3. 目标模块指定方式：3.1版本使用--target_modules all-linear替代了2.X版本的--target_modules ALL

效果下降的可能原因

1. 梯度累积的缺失：梯度累积通过累积多个小batch的梯度再进行一次参数更新，能够：

   • 提高训练稳定性
   • 减少参数更新的噪声
   • 实现更大的有效batch size

2. 学习率预热不足：3.1版本缺少了--warmup_ratio参数设置，学习率预热可以帮助模型在训练初期更稳定地收敛。

3. 目标模块选择差异：all-linear与ALL的选择可能影响了LoRA适配器的应用范围。

优化建议

基于分析结果，我们建议在3.1版本训练时进行以下调整：

1. 显式设置梯度累积：

   --gradient_accumulation_steps 4  # 根据实际情况调整
   

2. 添加学习率预热：

   --warmup_ratio 0.1  # 通常设置为0.05-0.1
   

3. 验证目标模块选择：

   • 确认all-linear是否覆盖了所有需要适配的层
   • 必要时可尝试指定具体的模块名称

4. 其他可能影响效果的参数：

   --adam_epsilon 1e-8  # 优化器参数
   --weight_decay 0.01  # 权重衰减
   --max_grad_norm 1.0  # 梯度裁剪
   

训练监控与调试建议

1. 监控训练曲线：密切关注loss下降曲线和评估指标变化
2. 梯度检查：使用--gradient_checkpointing节省显存
3. 混合精度训练：考虑使用--fp16或--bf16加速训练
4. 随机种子固定：添加--seed 42确保实验可复现

结论

版本升级带来的训练效果差异往往源于默认参数配置的变化。通过合理调整梯度累积、学习率预热等关键参数，在3.1版本中完全可以达到甚至超过2.X版本的训练效果。建议用户在升级后仔细检查所有训练参数，特别是那些默认值可能发生变化的参数，以确保训练配置的一致性。