单机多卡做微调训练Huggingface
时间: 2025-02-19 18:35:31 浏览: 123
### 使用多GPU在单机上进行Hugging Face模型微调
为了实现高效的单机多GPU微调训练,可以利用PyTorch的分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)功能以及Hugging Face Trainer API的支持。DDP允许跨多个GPU分配工作负载,从而加速训练过程。
#### 设置环境变量
首先,在启动脚本或命令前设置必要的环境变量来配置CUDA可见设备数量:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 # 假设使用四个GPU
```
#### 修改训练脚本
接着修改训练代码以支持多GPU训练。这里展示了一个简单的例子,展示了如何通过`Trainer`类来进行多GPU训练[^1]:
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
import torch.distributed as dist
model_name = "bert-base-uncased"
train_dataset = ... # 加载训练集
eval_dataset = ... # 加载验证集
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir='./logs',
)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
)
if not dist.is_initialized():
dist.init_process_group(backend='nccl')
# 开始训练
trainer.train()
```
这段代码自动检测可用的GPU数目,并启用相应的优化选项。对于更大的模型或者更复杂的场景,还可以考虑采用混合精度训练技术如Apex AMP,这将进一步提升效率和降低显存占用。
另外,针对大型模型可能出现内存不足的情况,QLORA提出的分页优化器(Paged Optimizers)能够有效防止梯度检查点期间产生的瞬态高峰导致OOM错误,使得即使是在资源有限的情况下也能顺利完成微调任务[^2]。
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