微调LLaMA-3遇显存爆炸，梯度检查点也救不回来，求支招

先查数据里有没有全角空格或特殊字符，我上次就是被一个异常token搞崩的。

之前跑别的模型也遇到过这种前段正常后段突然nan的情况，最后查出来是数据里有一条超长文本截断后留下了半个unicode字符，embedding直接炸了。你可以先做个极端值筛查，看看有没有token id特别诡异的样本，顺便把qlora的target_modules换一下试试，有时候某些模块对量化误差更敏感。另外A100 40G跑8b按理说很宽裕，如果梯度检查点开着还OOM，可能显存碎片化了，试试torch.cuda.empty_cache()放step循环里。

之前跑llama2也炸过，查了半天是脏数据里有超长连续token，过滤掉就好了，你可以先扫一遍。

我之前跑bloom-7b也撞过一模一样的墙，loss飙升和OOM几乎是同时来的。后来发现是数据里有几条超长重复片段，把tokenizer的max_length撑爆导致embedding层溢出，清洗后就好了。你可以先扫一遍数据，看看有没有长度接近512的极端样本，或者试试把序列长度砍到384跑200步验证一下。qlora的scale一般不用动，倒是建议把4bit的嵌套量化关掉，有时候double quant在极端数值下会放大误差。

跑200步才nan而且前100步正常，大概率不是全局超参问题，我也在8b上遇过类似情况，最后定位到是数据里几条超长文本的尾部生成了异常ID，虽然截断到512但分词后某些稀有token的embedding在反向传播时爆了。你可以先按batch逐条算一下loss，把nan样本单独拎出来看看，或者把qlora的lora_alpha从16降到8试试，scale参数确实会影响数值稳定性。另外A100 40G跑8b qlora按理说绰绰有余，OOM可能是nan后显存状态没被清干净，建议加个异常检测直接跳过坏batch而不是中断训练。

这情况我也踩过坑，20w条数据里混着超长重复片段或者特殊符号时，qlora的4bit下特别容易炸。你先别急着调scale，用grep把tokenize后长度接近512的样本筛出来看看，八成是某条数据里有连续数字或base64字符串。另外OOM是nan之后的连锁反应，建议把qlora的alpha从16降到8试下，我上次这么干直接稳住了。如果还不行就开trust_remote_code慢慢跑，把max_grad_norm设成0.3。

这情况我也踩过，而且跟你几乎一模一样的配置，最后查出来是数据里有一条样本的label全是-100，mask掉之后loss直接变0，然后反向传播梯度就炸了。建议你先跑个脚本扫一遍数据，看看有没有极端长的target序列或者全padding的样本，这种在qlora下特别容易触发nan。另外你说的scale参数，我试过把lora_alpha从16降到8，确实能稳一点，但代价是收敛变慢，不太像根因。还有个思路是换用bf16混合精度，A100对bf16支持很好，能避免fp16下某些小数值溢出，我之前用bf16之后就没再出现过这种突然爆loss的情况。如果还不行，就试着把qlora换成普通的lora（不用4bit），显存多占一点但稳定性会好很多，毕竟20w条数据量不算小，没必要在量化上死磕。最后建议开个wandb盯一下每层的梯度范数，看看是哪一层先爆的，能帮你定位是embedding还是输出层的问题。

跑200步才炸大概率是数据里有极端值，先洗一下长尾token再试试，lc调0.5看看。

查一下是不是有样本标签错位，之前我遇到过脏数据直接让loss炸掉。

试试把qlora的alpha调小点，跟r保持2:1比例，别用默认值。

我之前跑bloom-7b也撞过一模一样的墙，后来发现是数据里有几条超长重复片段把embedding的梯度搞炸了。你可以先写个脚本扫一下token长度分布，把超过512的样本单独拎出来看，或者干脆截断到480试试。另外qlora的alpha别动，先检查target_modules是不是全量注入了，有时候只注入了部分层反而更容易爆。实在不行就换paged_adamw优化器，显存能省不少。

我之前跑别的模型也遇到过这种前100步正常然后突然nan的情况，最后查出来是数据里几条特别长的样本把激活值顶爆了，虽然序列长度设了512但得看看是不是有样本没截断干净。你可以先加个try-except或者统计一下每步的输入tensor最大值，定位到具体是哪一步出的问题。另外qlora的scale确实可能是个坑，默认值在8b上不一定合适，试试调小到4或者2，我上次这么干直接稳住了。还有个小建议，开了梯度检查点的话把激活检查点策略改成选择性开启，别全开，能省不少显存。

之前跑llama-2遇到过类似情况，最后发现是数据里混了几条超长重复片段，tokenizer编码后直接爆了embedding的scale。你可以先单独抽那几步的loss曲线，配合gradient accumulation的step数看是不是固定间隔。qlora的scale我一般不动，但会把4bit的normalize改成False试试，有些异常值会在这放大。另外检查下有没有空行或特殊unicode字符，那种很容易让loss飞掉。

跑微调时我也被nan坑过一回，最后定位到是某个样本里有个超长的数字串，分词后产生了几千个重复token，梯度直接炸了。你先写个脚本把所有样本的token长度分布打出来，看有没有远超512的尾巴，把那些截断或者过滤掉。qlora的scale通常不用管，但你可以顺手把double quant关掉对比一下，说不定是量化误差累积的锅。

之前用qlora微调llama-3-7b也遇到loss中途跳nan，排查了一圈是数据里有一批样本带了不可见字符，编码后变成异常embedding。建议你先把数据清洗一遍，过滤掉token长度超过480的，再跑个50步看看。如果还炸，可以试试把qlora的r从64降到32，有时低秩矩阵的scale对数值敏感，稍微调小点能稳定。另外确认下是不是某个特定batch导致的，

查一下是不是有样本包含超长重复片段，之前我碰到过类似情况，清洗掉就稳了。

跑的时候盯一下loss曲线，nan前有没有突然冲高，可能是某个batch的梯度爆炸，qlora的scale调小点试试。

试过把qlora的alpha调成和rank一致吗，之前遇到过类似问题，这样能稳住loss。

跑一下数据集的token分布，重点看是不是有超长或重复的异常片段，直接过滤掉试试。

我之前跑bloom-7b也撞过一模一样的情况，后来查出来是数据里有一条超长样本，tokenizer截断后反而把中间某段异常字符拼成了特别极端的id序列，直接让embedding爆炸。建议你先做个极端值扫描，看看loss变nan前那几个batch的输入是不是有规律，或者干脆把每个样本单独跑一遍前向看哪个触发溢出。qlora的scale参数一般不用动，倒是可以试试把4bit的quant_type从nf4改成fp4，有时候数值分布不一样能避开这种坑。另外实在不行就加个loss clamp，虽然丑但能先跑通流程。

我之前跑bloom的时候也遇到过这种前100步正常然后突然nan的，后来发现是数据集里藏着几条超长文本，虽然截断到512但某些token的embedding直接爆了。你可以写个脚本扫一下input_ids的分布，看看有没有极端值，或者把qlora的alpha调低点试试，有时候4bit量化下scale太激进也会这样。另外建议你在dataloader里加个异常检测，遇到loss异常就跳过当前batch，先定位是不是数据问题，别急着调模型。

我倒是觉得不一定是数据的问题，A100 40G跑qlora按理说绰绰有余，突然OOM更像是某个时刻显存碎片化或者梯度累积爆了。你可以试试把optimizer换成adafactor，省显存效果很明显，或者干脆在loss变nan前手动保存checkpoint，然后二分法找触发样本。要是排查数据太费时间，直接按loss值过滤掉那些异常高的batch，先跑完再说。

个人经验哈，这种nan十有八九是fp16精度下某个样本的logits溢出，跟学习率真没关系。你可以开bf16试试，A100支持，数值稳定性会好很多。另外qlora的target_modules默认可能没覆盖全部线性层，导致某些层还是全精度微调，显存压力全堆在那几个模块上了，改成全部attention加mlp试试。我之前就是这么解决的，直接稳

我之前跑7B也遇到过一模一样的状况，后来发现是数据里混了几条超长且重复token的脏数据，把输入清洗一下就好了。另外你试试把qlora的r从8降到4，同时把alpha调成r的两倍，我这么改完loss稳定多了。还有个笨办法，用gradient accumulation配合微batch排查，定位到具体哪条样本炸的，直接扔掉比调参省时间。

nan突然出现大概率是数据里有脏样本，先跑个脚本检查下token长度和特殊字符分布。

我之前遇到过类似情况，把qlora的alpha调成跟rank一样大就稳了。

这题我好像也踩过，20w条数据量不算大，但qlora的scale参数确实容易被忽略，默认值在长序列上偶尔会爆。你可以试试把loss打印成float16看是不是inf，或者直接抓一下哪几条样本的attention输出异常大，我之前排查就是定位到某条重复样本。另外建议把优化器换成adamw+eps调大点，比如1e-8改到1e-6，有时候数值稳定性差就差在这。梯度检查点救不了本质问题，先确认是不是某个batch的输入带特殊字符导致embedding溢出吧。

查一下loss爆炸那几步的输入样本，八成是超长token序列触发了embedding溢出。