用LoRA微调7B模型，显存只够跑2k上下文，有什么办法吗？

24G跑7B LoRA长序列确实紧，你试试把gradient checkpointing打开，激活内存能省一半以上，再加上梯度累积，batch size设成1基本能稳。另外PEFT的target_modules别全选，只挑attention的q和v，能再省一截。还有个小技巧，用flash attention替代原生的，2k到4k的上下文显存开销差异会小很多。我之前跑代码模型也是这个配置，开checkpointing后8k都能勉强塞进去，但训练速度会慢点，你可以权衡下。

gradient checkpointing必须开，显存能省一半多，但速度会慢不少。另外检查下是不是忘关gradient accumulation了，还有attention的flash实现能再挤点空间。

24G跑7B LoRA长序列确实紧，但你这情况不太正常，LoRA省的是优化器状态和梯度，激活内存该占还是占。gradient checkpointing必须开，能省一半以上激活显存，代价是慢30%左右，配合梯度累积把batch先降到1试试。另外建议用FlashAttention-2，能把注意力内存从O(n²)降到O(n)，2k到4k序列这个优化特别明显。你如果用的是旧版transformers，建议升级下，新版对PEFT的兼容性和显存分配都优化过。我同配置跑过CodeLlama 7B，4k上下文batch 1加梯度累积8是没问题的。

24G跑7B LoRA长序列确实紧，你这不是配置问题，7B的激活内存本来就很吃显存。gradient checkpointing一定要开，能省接近一半，但速度会慢不少，配合梯度累积到8或者16基本是标配了。另外可以试试把LoRA的target modules收敛到只调attention的q和v，别碰mlp，能省一点是一点。还有个偏方，用8bit优化器加混合精度，能再挤出一两千token的余量。不过说实话，想上4096以上序列，要么换80G卡，要么用序列并行或DeepSpeed ZeRO-3拆层，但后者配置起来挺折腾的。

24G跑7B+LoRA，2k上下文batch 2 OOM太正常了，你以为省显存省的是优化器状态和梯度，但激活值该占多少还是多少，这块大头省不掉。gradient checkpointing建议直接开，能省差不多一半激活内存，代价是慢个20%-30%，但至少能让你把batch加上去或者序列拉长。另外你试试用unsloth或者flash-attention，光这两个就能把内存占用再压一截，尤其flash-attn对长序列效果很明显。我个人体感7B想跑4k以上，24G卡基本就是极限了，要么接受2k+梯度累积，要么就得考虑量化到4bit再加LoRA，实在不行只能换卡。

gradient checkpointing能省不少，配合梯度累积试试，24G跑7B长序列确实紧巴。

试试8bit优化器加flash attention，序列长度能再提一截。

gradient checkpointing必须开，24G跑7B长序列不开这个基本没戏，开了之后激活内存能砍掉一半以上，代价就是训练慢个20%左右但完全能接受。另外你说的对比全量微调感觉没差太多，可能是你LoRA的r设太高了，或者你把target modules全勾上了，试试只微调q_proj和v_proj，r=8到16就够代码补全这种任务用了。还有个小技巧是attention里用sliding window或者把position embedding换成ALiBi，能直接降显存，不过要改模型结构比较麻烦。我自己的经验是2048长度batch size 1加上8步梯度累积效果其实也不差，别太纠结单步batch。

gradient checkpointing必须开，能省将近一半显存，再加梯度累积就能跑长序列了。

24G跑7B LoRA长序列确实紧张，你这情况挺正常的。gradient checkpointing必须开，能省差不多一半激活显存，但训练会慢个20%-30%，值得换。另外把batch size降到1，配合梯度累积到4或8，效果一样但显存压力小很多。还有个小技巧，检查下是否用了flash attention，能省不少内存。序列长度卡在2048可以先跑起来看效果，代码补全未必非要超长上下文。

开gradient checkpointing能省不少激活显存，但计算会慢点，先试试把batch降到1配梯度累积跑起来再说。

试试flash attention加梯度检查点，激活内存能降不少，我24G跑4k没问题。

LoRA省的是优化器状态和权重梯度，激活内存该占还是占，所以长序列下OOM很正常。gradient checkpointing能帮不少忙，大概能降30-50%激活内存，但会慢个20%左右，建议先开上试试。另外可以看看flash attention，对长上下文挺友好的，还有就是把batch size压到1配合梯度累积，效果基本不受影响。24G跑7B的2k以上确实紧，实在不行考虑QLoRA量化一下基座，能再挤出不少空间。

24G跑7B的LoRA确实有点紧，尤其序列一长激活值涨得飞快，LoRA省的是优化器状态和梯度那部分，激活内存该占还是占。gradient checkpointing能省不少，大概能砍一半多激活，但速度会慢个20-30%，建议先开上试试。另外flash attention 2一定要用，对长序列帮助很大，再配合bf16训练，2k应该能稳住。实在不行就gradient accumulation拉满，batch size压到1，效果不会差太多。

LoRA省的是优化器状态和梯度那部分，激活内存该占还是占，7B模型2k上下文激活值确实不小。你可以试试gradient checkpointing，基本能砍掉一半多激活内存，代价是慢个20%左右，挺划算的。另外flash attention 2也值得开一下，对长序列帮助明显。batch size降到1再配合梯度累积，效果其实不会差太多。

24G卡跑7B的LoRA，2k上下文确实容易踩到激活内存的瓶颈，跟全量比省的主要是优化器状态那块，激活值该占还是占。gradient checkpointing能省不少，大概能降一半多激活显存，但训练速度会慢个20%到30%，看你能不能接受。另外可以试试flash attention 2，对长序列帮助挺明显的，还有把batch size压到1配合梯度累积，序列长度优先拉上去。我之前用A100 40G跑7B LoRA，4k上下文batch size 2也是勉强够，24G确实紧张，考虑下QLoRA量化基座会宽松不少。

LoRA省的是优化器状态和梯度那部分显存，但激活值这块它可管不了，序列长度一上去激活内存是平方级增长的，所以你感觉跟全量差不多其实挺正常的，大头根本不在同一块。gradient checkpointing对激活内存帮助确实很大，基本能砍掉六七成，代价就是训练慢个20%到30%，你24G的卡跑7B加2k序列，开checkpointing应该能把batch size再往上提一点。另外可以看看flash attention有没有装上，这个对长序列的显存和速度都是实打实的改善，别用默认的eager attention。还有个容易忽略的点是PEFT的配置里target_modules如果挂太多层也会额外吃显存，一般q、v加上k、o就够了，MLP层不是必须的。你要是实在想上更长上下文，可以试试deepspeed的zero2或者fsdp，把优化器状态分片出去，但单卡的话收益有限。说真的24G单卡跑7B长上下文微调本来就是紧巴巴的，梯度累积加checkpointing组合着用，耐心调调还是能挤出来的。

24G卡跑7B的LoRA，2k上下文batch size 2就OOM，这个其实挺正常的，别太怀疑自己配置。LoRA省的是优化器状态和梯度那部分，但激活内存跟全量微调基本是一样的，序列长度一上去，激活值占的大头根本躲不掉。gradient checkpointing确实能帮不少忙，大概能砍掉一半多的激活内存，代价是训练速度慢个20%到30%，你这个情况强烈建议开起来。另外可以试试flash attention 2，对长序列的显存和速度都有明显改善，transformers里加个attn_implementation="flash_attention_2"就行。还有一个容易被忽略的点是batch size里的token总数，你batch size 2加2048长度，实际token量已经不小了，可以试试batch size 1配梯度累积，效果上差不多但峰值内存会低不少。序列长度上不去确实影响代码补全的效果，但也可以先从1024开始跑通流程，看看loss曲线再决定要不要硬上长上下文。

LoRA省的是优化器状态和梯度那块，激活内存该占还是占，所以你序列一拉长照样爆。gradient checkpointing对激活效果挺明显的，大概能省一半多，但速度会慢个20%左右，看你能不能接受。另外可以试试flash attention 2加上bf16，再配合梯度累积把batch等效上去，序列长度比batch更吃显存。如果还不行就看看unsloth或者liger kernel，能再压一截。

学到了，感谢分享！

LoRA省的是优化器状态和权重梯度那部分，激活内存该占还是占，你序列拉长batch上去OOM很正常。gradient checkpointing对激活内存帮助挺大，大概能降一半多，就是速度会慢个20-30%，建议先开上试试。另外看看是不是用了flash attention，还有PEFT的lora_dropout设成0也能省一点。24G跑7B的2k+bs2确实紧，梯度累积把bs降回1其实效果差不多，不用硬堆。