LLaMA-Factory项目中控制全参数微调检查点数量的方法

在LLaMA-Factory项目中进行全参数微调(Full SFT)时，合理控制检查点(checkpoint)的保存数量是一个重要的实践技巧。本文将详细介绍如何配置相关参数来管理模型训练过程中的检查点保存策略。

检查点保存机制概述

在模型训练过程中，保存检查点主要有两个目的：

1. 防止训练意外中断导致进度丢失
2. 便于后续选择最佳性能的模型版本

默认情况下，LLaMA-Factory项目为了节省存储空间，通常只保留最新的一个检查点。但在实际应用中，用户可能需要保留更多检查点以便进行模型性能比较或回滚到特定训练阶段。

关键配置参数

控制检查点保存数量的核心参数是save_total_limit，该参数决定了最多保留多少个检查点。当保存的检查点数量超过这个限制时，系统会自动删除最早的检查点。

配置建议

1. 完全保留所有检查点：将save_total_limit设置为一个足够大的数值，如100或更高，这可以确保训练过程中生成的所有检查点都被保留。

2. 平衡存储与灵活性：根据训练轮次和存储空间，设置一个合理的中间值（如5-10），这样既不会占用过多存储空间，又能保留多个关键训练阶段的模型状态。

3. 结合评估策略：如果设置了定期评估，可以配合save_strategy和evaluation_strategy参数，确保在关键评估点保存模型状态。

实现原理

在底层实现上，LLaMA-Factory基于Hugging Face Transformers库的Trainer类，当达到检查点保存条件时：

1. 系统会首先保存新的检查点
2. 然后检查当前保存的检查点总数
3. 如果超过save_total_limit限制，则按照创建时间排序并删除最旧的检查点

最佳实践

1. 对于长期训练任务，建议设置适当的检查点保存数量，避免存储空间耗尽
2. 对于短期实验性训练，可以保留所有检查点以便分析训练过程
3. 在存储空间有限的情况下，可以结合模型压缩技术，如量化后的检查点保存

通过合理配置检查点保存策略，用户可以在模型训练过程中获得更好的灵活性和可控性，同时平衡存储资源的消耗。