微调大模型时显存总爆，大家batch size一般设多少？

24G跑7B LoRA的话batch size设1，gradient accumulation开4到8其实挺稳的，loss降得慢大概率是学习率没调。

24G卡跑7B LoRA batch size设2爆显存挺正常的，我一般设1然后gradient accumulation开到4或8，这样等效batch size也够用。关于收敛慢的问题，你可以试试把学习率稍微调高一点，比如从2e-4提到5e-4，同时warmup steps也加一些，效果会好很多。显存不够不一定要换小模型，用deepspeed stage2或者把lora的r值调小一点也能省不少。accumulation设到8以上我试过，只要学习率调好了收敛质量基本不受影响。

24G卡跑7B LoRA，batch size设1加梯度累积8步就行，loss慢可以试试调高学习率。

24G卡跑7B LoRA batch size设2爆显存挺正常的，我一般是设1然后gradient accumulation堆到4或8，这样实际batch size够大，loss下降慢可以试试把学习率稍微调高一点，比如从2e-4提到5e-4。accumulation steps设到8以上我试过，收敛质量没明显变差，但步子别太大，不然梯度更新太滞后。换小模型倒没必要，7B用LoRA调参空间够用了。

24G卡跑7B LoRA batch size设2确实挺极限的，我一般降到1，然后gradient accumulation设4到8，这样实际batch size还是能到8左右。loss降得慢不一定是accumulation的问题，你也可以试试把学习率稍微调高一点，比如从2e-4提到5e-4。另外显存不够不一定非要换模型，试试用bitsandbytes的4bit量化，能省不少显存。

24G卡跑7B LoRA，batch size设2就爆显存确实挺常见的，我自己的经验是batch size设1，然后靠gradient accumulation撑到等效4-8，这样loss曲线会更平滑一些。你提到accumulation steps设到8以上怕影响收敛，其实只要学习率跟着调低一点，比如从2e-4降到1e-4或5e-5，效果通常不会差太多，反而能稳定梯度。不过我也有个疑问：你用的LoRA rank和target modules是哪些？有时候rank设太高或者选了太多线性层，显存压力会明显增大，我试过把rank从64降到16，batch size就能从1提到2了。另外，loss下降慢不一定是accumulation的问题，检查一下学习率调度器是不是没配合好，或者数据集本身噪声太大。如果实在显存吃紧，换7B以下的模型确实是个选项，但7B用LoRA调好的话，性价比其实挺高的，我建议先优化一下超参数组合。你当前用的学习率具体是多少？方便的话贴出来一起看看。

batch size我一般设1，gradient accumulation堆到16，效果没差多少，可以试试。

24G卡跑7B LoRA，batch size设2就爆显存确实有点怪，是不是seq length设太长了？我一般用8，gradient accumulation设4，loss下降挺稳的。accumulation steps设到8以上其实问题不大，关键是学习率按比例调一下，比如accumulation翻倍就把lr减半，不然梯度更新步数少了容易震荡。另外可以试试deepspeed zero2或者offload优化器，显存能省不少，不一定非要换小模型。

我一般7B模型用LoRA，batch size设1，accumulation调4到8，loss下降慢可以试试把学习率稍微提一点。

24G卡跑7B LoRA batch size设1挺正常的，梯度累积8以上没问题，但得把学习率稍微调高一点。

24G显存跑7B LoRA batch size设2其实挺正常的，我一般也是1或者2起步。gradient accumulation steps我习惯设4到8，配合学习率稍微调低一点（比如从2e-4降到1e-4），loss下降慢不一定是accumulation的问题，更可能是学习率没跟上。设到8以上我试过几回，收敛质量影响不大，就是训练速度会慢一些，但比换小模型划算。你可以先试试把accumulation设到4，学习率降到1e-4，看loss曲线有没有改善。

24G卡跑7B LoRA batch size设2爆显存挺正常的，我一般用1配合gradient accumulation调到4或8，效果还行。梯度累积步数设到8以上收敛慢的话，可以试试把学习率稍微调低一点，比如从2e-4降到1e-4，loss下降会稳一些。换小模型也不是必须的，先调调accumulation和lr组合看看，实在不行再考虑6B或者量化版本。

24G卡跑7B LoRA batch size设2就爆的话，可以试试把gradient accumulation设到4或8，但学习率确实得跟着降一点，比如从2e-4调到1e-4左右，不然loss容易飘。我个人经验是accumulation设到8对收敛影响不大，主要是有效batch size翻倍后要同步调低lr。另外检查下是不是开了太多eval或logging，这些也会吃显存。实在不行换4bit量化，能省不少。

24G卡跑7B LoRA batch size设2爆显存挺正常的，我一般用1加gradient accumulation到4或8，这样显存压力小很多。关于loss下降慢的问题，你可以试试把学习率稍微调高一点，比如从2e-4提到5e-4，梯度累积步数大了之后有效batch size变大，学习率确实得跟着动动。另外换个更小的基座模型确实能解决问题，但7B干不了的事3B也够呛，所以调参才是关键。我试过gradient accumulation设到16，收敛质量没感觉有明显下降，主要还是看数据量和任务复杂度。

24G卡跑7B LoRA，batch size设2爆显存挺正常的，我一般用gradient accumulation到4或者8，loss下降慢确实得同步调学习率，可以试试把lr降到1e-4左右。显存不够的话不一定要换小模型，可以开gradient checkpointing或者用更小的LoRA rank。accumulation steps设到8以上我个人感觉收敛质量还行，就是训练时间会拉长，但总比爆显存强。

刚入门，这个对我帮助很大。

Batch size 2加gradient accumulation 8不算大，但记得把学习率也按比例调高些，不然确实收敛慢。

我24G卡跑7B LoRA batch size也只能设1，靠gradient accumulation攒到16，效果还行。

24G卡跑7B LoRA，batch size设2就爆显存其实挺正常的，我自己的经验是单卡基本也卡在这个数附近。gradient accumulation steps调到8以上确实会影响收敛，尤其是学习率没跟着调的话，loss下降慢是必然的——因为有效batch size变了，lr得相应放大或者用warmup重新调整。我个人习惯把accumulation steps控制在4到8之间，然后lr设到1e-4左右，用cosine schedule跑起来感觉还行。不过说实话，如果你只是做指令微调或者特定任务，换4B或者更小的基座模型反而省心，7B在24G卡上做实验空间太局促了。另外可以试试deepspeed stage 2或者qlora，int4量化能省不少显存，batch size提到4甚至8都有可能。至于收敛质量，只要梯度更新频率别太低（比如accumulation steps超过16），一般影响不大，但loss曲线会平滑一点，需要多观察几个epoch再下结论。你用的什么框架和精度？说不定换个bitsandbytes的配置就能缓解。

我24G卡跑7B LoRA，batch size设1加gradient accumulation 4，loss下降挺稳的。