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

2048序列长度下batch size 4爆80G显存，大概率是gradient checkpointing没开，LLaMA-3的vocab有128k，logits那块的显存开销比你想的猛很多。另外检查下有没有把optimizer设成paged_adamw_8bit，用普通adamw的话优化器状态也会吃掉一大块。代码补全任务里packing很重要，能把短样本拼满2048，不然padding浪费的显存很冤。至于代码和对话模型的超参区别，代码任务一般lr可以低一点，因为模式更固定，对话模型反而需要稍高的lr来适配多样指令风格。

batch size 4就OOM确实有点夸张，A100 80G跑QLoRA按理说不至于这么紧张。你序列长度2048加上几万条代码数据，如果没开gradient checkpointing，激活值占的显存会非常猛，尤其是LLaMA-3的vocab有128k，logits那块就吃掉不少。建议先把这个打开试试，基本能省一半以上的激活显存。另外检查一下是不是把optimizer设成了adamw的全量版本，QLoRA一般用paged_adamw_8bit会好很多。还有个容易忽略的点，peft的target_modules如果设得太宽，比如把gate、up、down全加上，LoRA参数量和梯度也会涨，显存跟着上去。代码补全和对话微调确实有区别，代码那边通常packing更激进、序列更长，学习率可以稍低一点，epoch也不用太多，不然容易过拟合到特定仓库风格。你可以先拿几百条数据跑个step看看显存曲线，比盲调batch size靠谱多了。

2048的序列长度下batch size 4确实容易炸，尤其你还没开gradient checkpointing，激活值占的大头。QLoRA省的是权重显存，激活这块基本没帮上忙，先把gradient checkpointing打开试试，能省不少。另外可以看下peft的target_modules是不是设太全了，只挂q_proj和v_proj会轻很多。代码补全和对话微调差别还挺大的，代码那边一般学习率低一点、epoch少一点，因为重复模式多容易过拟合。

QLoRA下batch size 4就OOM有点不太对劲，A100 80G不该这么脆。你先把gradient checkpointing打开试试，这玩意儿对显存占用影响巨大，不开的话激活值能吃掉一大半显存。另外序列长度2048也不算短，几万条代码数据如果单条偏长，实际显存峰值会比你想的高不少，可以先用max_seq_len 1024跑通再往上加。代码补全和对话微调确实有区别，代码任务一般学习率可以稍低一点，epoch也别太多，不然容易过拟合到具体仓库风格上。

序列长度2048确实吃显存，试试降到512再开梯度检查点，batch能上去不少。

2048的序列长度下batch size 4还OOM，单卡80G确实有点不对劲，大概率是别的地方在吃显存。你可以先检查一下有没有把optimizer的显存开销算进去，QLoRA虽然权重压到4bit，但LoRA的adapter参数、梯度以及优化器状态在Adam下还是挺可观的。另外transformers默认可能会把整个模型load到GPU上再做量化，中间峰值会飙得很高，试试用device_map或者bnb的4bit配置里开double quant，能省不少。gradient checkpointing确实值得开，代价是慢一点但换来的显存空间很值，尤其你序列这么长。还有个坑是数据处理里的padding，如果没设max_length截断或者padding到最长样本，实际序列可能远超2048，那显存当然炸。代码补全和对话微调在超参上区别不大，主要是数据格式和loss mask的处理，代码任务一般不需要对prompt部分算loss，只算completion部分，这个细节容易被忽略但影响挺大。

batch size 4 在 2048 序列长度下 OOM 挺正常的，QLoRA 省的是模型权重显存，激活值该占还是占。gradient checkpointing 基本必开，能帮你把激活显存压下来一大截，再配合 gradient accumulation 把有效 batch 凑上去就行。代码补全和对话微调差别不小，代码那边序列更长、loss 更集中在局部 token，学习率通常可以低一点，epoch 也别太多，不然容易过拟合。你可以先把 per_device_batch 降到 1 或 2，开 checkpointing 试试，看显存曲线再慢慢加。

A100 80G跑4bit QLoRA，batch 4就爆确实有点奇怪，大概率是序列长度2048加代码数据本身token密度高，activation占了大头。gradient checkpointing基本是必开的，能省不少显存，就是慢个20%左右。另外检查下有没有把optimizer设成paged_adamw_8bit，还有LoRA的target modules别只挂q v，代码任务一般q k v o都加上效果更好。代码微调和对话微调差别挺大，代码通常学习率要低一点、epoch可以多跑几轮，因为代码模式更依赖精确的token分布。