用LoRA微调LLaMA-3，显存总爆，是我的batch size设太大了吗？

我也在折腾类似的事情，看到这个帖子简直像在照镜子哈哈。我用的是7B模型，A100 80G，batch size设2就爆了，一度怀疑自己买到了假卡。后来翻了一圈才发现，问题可能不在batch size本身，而是序列长度和attention的计算方式。2048的序列长度对于8B模型来说，即使量化了，显存消耗也很大，尤其是LoRA的adapter参数虽然小，但前向传播时中间激活值还是占大头。gradient checkpointing必须开，这玩意儿能省将近一半的显存，代价就是慢一点，但总比OOM强。

另外有个细节容易被忽略：transformers的pad_token_id和attention_mask设置不对的话，可能会导致padding部分也参与计算，白白浪费显存。建议把padding_side设为right，truncation设为True，再用DataCollatorForSeq2Seq或者自己写个collator确保每个batch的序列长度对齐。

至于代码模型和对话模型的区别，我感觉主要是学习率和warmup策略。代码补全更依赖长程依赖，所以序列长度最好不要减，但可以试试把lora_target_modules从默认的q_proj,v_proj扩展到k_proj,o_proj,gate_proj，效果会好一些。对话模型则更关注生成多样性，LoRA rank可以设小一点，比如8或16，而代码模型可能32更稳。

对了，你用的peft版本是多少？老版本有个bug会导致量化后的模型在forward时重复分配显存，升到0.11.0以上试试。还有，A100的显存是80G但实际可用只有79G左右，系统也会占一点，所以别卡太死。

A100 80G跑4bit量化还OOM，大概率是序列长度2048加peft的gradient checkpointing没开导致的，开一下应该能压到batch size 8甚至16。代码模型和对话模型区别挺大的，代码任务建议学习率调低点（比如2e-4左右），而且数据集如果包含长上下文的话，sequence length可以适当砍到1024试试。另外注意一下数据预处理时padding策略，别让无效token浪费显存。

A100 80G跑4bit的QLoRA，batch size设4就OOM，这确实不太正常。我猜问题大概率出在gradient checkpointing没开上，这玩意儿对显存节省特别明显，尤其是序列长度2048的时候，开了之后batch size翻倍都不是问题。另外你确认一下是不是把gradient accumulation steps和batch size搞混了，有些教程说的16或32可能是accumulation之后的等效batch，实际单次forward的batch size可能也就2或4。代码模型和对话模型在超参上差别其实挺大的，代码补全更吃长序列依赖，学习率通常要调低一点，我一般用1e-4起步，然后看loss下降速度再降。还有你用的数据集如果每条都很长，建议检查一下padding策略，有些情况下dynamic padding能省不少显存。最后问一句，你用的peft版本是最新的吗？老版本对LLaMA-3的4bit支持有bug，我之前升级之后OOM问题直接解决了。

老实说A100 80G跑4bit的LLaMA-3-8B，batch size设4就炸了确实不太正常，我怀疑问题可能不在batch size本身，而是序列长度2048加上attention的缓存占了不少显存，尤其代码补全任务里输入输出经常会被padding到很长。你可以先试试把gradient checkpointing开起来，这玩意儿对显存节省特别明显，代价就是慢一点，但总比跑不起来强。另外检查一下是不是数据集里文本长度分布不均匀，有些样本实际填充到了max length，导致内存碎片化严重，可以考虑动态padding或者用DataCollatorWithPadding按batch内最大长度来截断。至于代码模型和对话模型的差异，我感觉代码任务对长程依赖和结构化信息更敏感，所以learning rate通常要比对话模型小一点（比如1e-4甚至5e-5），LoRA的rank也可以选大一些（16或32），不然代码里的模式可能学不到位。还有个小建议，试试用bitsandbytes的4bit优化器或者用torch.compile，有时候编译后能省不少显存。

A100 80G跑4bit QLoRA还爆显存，batch size设4确实不大，问题大概率出在序列长度2048上，代码补全任务上下文长，显存占用会指数级涨。gradient checkpointing建议开一下，能省不少显存，虽然慢点但至少不爆。另外那些跑16或32 batch的教程，多半是用了更短的序列长度或者梯度累积，你可以试试把gradient accumulation steps设大点来模拟大batch效果。代码模型和对话模型的区别主要在数据格式和learning rate上，代码任务建议lr设低一点，1e-4左右起步，对话模型通常可以高一些。

A100 80G跑4bit量化，batch size 4就爆显存确实不太正常，大概率是序列长度2048加上数据padding浪费了太多显存。建议先开gradient checkpointing，这玩意儿能省一半左右，另外可以看看是不是tokenizer把代码里的空格/换行算成了很多个token，导致实际序列比2048还长。代码模型和对话模型超参区别挺大的，代码任务学习率通常要小一点，比如1e-4左右，而且warmup步数可以设短些，毕竟代码数据分布比对话更结构化。

开梯度检查点吧，8B模型4的batch还不开这个肯定炸，代码模型学习率可以比对话模型低一点。

batch size 4就爆显存确实不太正常，建议先开gradient checkpointing试试，能省不少显存。

同款问题，我之前微调也是batch size一上来就爆，后来发现单靠QLoRA省显存不够，gradient checkpointing几乎是必开的，能省一半左右。而且你序列长度2048配合4的batch，显存占用本来就不低，试试batch size降到1或2，同时开梯度累积，效果差不多。代码模型和对话模型差别还挺大的，代码任务一般学习率可以稍微低一点，比如2e-4起步，另外数据集里最好多加点代码结构相关的指令对，不然容易学歪。