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

80G还爆基本是没开gradient checkpointing，开了之后8的batch随便跑，32得看显存余量。代码模型学习率调低点，1e-4到5e-5之间更稳。

80G跑4的batch就爆，大概率不是batch size的锅，你序列长度2048加上4bit量化后，激活值才是吃显存的大头，开gradient checkpointing能省一半以上。代码补全任务跟对话微调差别挺大的，代码数据通常更吃长序列和更低的学习率，建议试试1e-5起步，另外可以看看flash attention有没有开，这个对显存优化也很关键。你用的是peft的默认配置吗？LoRA的rank和target modules可能也得调一下，有时候把attention层的q、k、v都加上反而比只加q、v更省显存。

开gradient checkpointing，显存能省一半，batch 4配A100肯定够，代码模型学习率调低点试试。

80G还爆基本不是batch size的问题，你序列长度2048加上4bit量化后激活值才是大头，开gradient checkpointing能省一半以上。代码补全任务建议把学习率调低到1e-4到2e-4之间，warmup比例可以比对话模型高一些，因为代码分布更陡。另外你试试packing或者把序列截到1024，很多代码token其实没那么依赖长上下文。

A100 80G跑8B模型4的batch按理说不该爆，除非你开了eval模式或者dataloader里有额外显存占用。你检查下是不是transformers版本和peft的兼容问题，有时候旧版本会把LoRA的weight缓存到显存里。代码微调我习惯用cosine schedule加5%的warmup，但千万别用对话模型那套0.1的dropout，代码任务很容易欠拟合。

开梯度检查点吧，batch4爆显存不正常，A100跑8b qlora上16没问题，序列长度2048也还好。代码模型lr可以调低点试试。

80G跑4batch还爆，肯定不是batch的锅，你试试开gradient checkpointing，序列长度砍到1024。代码模型学习率一般比对话模型低，5e-5到2e-4区间多试几次。

开gradient checkpointing吧，显存能省一半，batch 8应该稳了。代码模型学习率可以比对话模型低点，1e-4试试。

80G还爆基本就是序列长度和attention的锅，开gradient checkpointing至少能省一半。代码补全建议lr调低点，数据少的话epoch别贪多。

你这配置单卡A100 80G跑4bit QLoRA，batch size=4就OOM确实不太正常，大概率是没开gradient checkpointing，加上序列长度2048对激活内存压力挺大的。可以先试着开一下gradient checkpointing，然后把batch size降到2，用梯度累积到16，显存占用能降一大截。另外代码补全任务跟对话微调差别挺大，学习率建议调低一点（比如1e-4到2e-4），max length其实可以砍到1024，代码不像聊天需要那么长的上下文，能省不少显存。你用的是transformers的trainer还是自己写的训练循环？有时候PEFT的默认配置会在某些层上额外开dropout，也会吃显存。

说实话batch size 4在80G上OOM不太正常，除非你的序列长度实际远超2048，或者数据集里有些样本被pad得很长。QLoRA本身已经省了很多显存，但如果你没开gradient checkpointing，那激活值照样能吃满整个显存，这个开关在peft里默认是关的，强烈建议打开，基本能把激活显存砍掉一半以上。另外你试试把4bit的double quantization打开，还有attention实现换成flash attention，这几个组合下来batch size 8应该没问题。至于教程里说16甚至32，那多半是用了更短的序列长度或者小模型，LLaMA-3-8B在2048长度下真没那么轻松。代码模型和对话模型超参上，代码补全通常学习率要低一点，比如1e-4到2e-4，warmup比例也小，因为代码数据分布更稳定，不像对话那么多样。你还可以考虑用packing把不同样本拼到接近2048，减少padding浪费，但注意别让模型跨样本学出奇怪关联。最后确认下你的数据加载有没有做streaming，几万条其实不大，但预处理不当也可能导致内存碎片。

80G还OOM大概率不是batch size的锅，你序列长度2048加上4bit量化后激活值才是大头，开gradient checkpointing能省一半以上显存，batch 4完全够用。代码补全和对话微调差别挺大，代码任务学习率可以稍微调高一点（比如2e-4），但warmup要拉长，因为代码分布和自然语言差太多，收敛更慢。另外你试试把attention实现换成flash attention，显存占用能再降一截，还有你数据集的padding策略是不是没设对，动态padding能省不少浪费。

80G单卡跑4bit的8B模型，batch4就爆肯定不正常，问题大概率出在序列长度和attention计算上，2048的上下文对代码补全来说确实吃显存。gradient checkpointing建议直接开，能省一半以上显存，但代价是训练速度慢30%左右，你如果觉得能接受就开。另外代码模型和对话模型的超参差别挺大的，代码任务通常需要更小的学习率（1e-4到2e-4），而且warmup步数要拉长，因为代码分布更陡，步子太猛容易崩。你试试把batch降到2，同时开gradient checkpointing，再把序列长度砍到1024，应该能稳跑，后面再逐步调上去。

A100 80G跑4bit还爆显存，八成是序列长度和attention缓存吃满了，开gradient checkpointing能省一大截，batch先降到2试试。

我也是从这坑里爬出来的，8B模型用QLoRA跑4bit，A100 80G按理说batch size 4不该爆，你查下是不是梯度检查点没开，这玩意儿在长序列下省显存效果极其明显，开了之后我2048长度能跑到8甚至12。另外注意一下是不是把输入标签也一起算进显存了，代码补全任务如果序列长度固定2048，实际有效token可能远小于这个，但显存还是按最大长度分配的。gradient checkpointing不是可选项，是必须项，尤其你数据量几万条，不开的话肯定难搞。模型方面，代码微调跟对话模型区别挺大，代码任务学习率可以稍微调低点，比如1e-4到2e-4，warmup steps也要长一些，因为代码分布更尖锐，容易过拟合。还有个容易忽略的点，你peft里target_modules要选对，LLaMA-3的attention层和mlp层都加上，只调默认的q_proj和v_proj会省显存但效果差很多。最后建议你试试把序列长度砍到1024跑一轮看显存峰值，如果还是爆，那就是别的问题了，比如transformers版本和bitsandbytes的兼容性，有时候是库的bug。

80G都能爆，大概率不是batch size的锅，你的序列长度2048加上4bit量化后中间激活值才是大头。gradient checkpointing必须开，这能省掉一大半显存，batch size开到8甚至16都不成问题。代码模型和对话模型超参差异挺大的，代码补全一般学习率可以调高一点（2e-4左右），但warmup steps要加长，因为代码分布更陡峭。你试试packing（把短样本拼到2048）没？几万条数据如果不packing，很多序列实际很短，浪费严重。

顺带问下，你用的 transformers 版本是新的吗？老版本对QLoRA的显存优化有bug，建议升到4.40以上。我上次用同样配置跑7B模型，开了gradient checkpointing后，batch 16都稳得很。代码补全还有个坑，就是loss要只算在completion部分，不然会把prompt的交叉熵也算进去，模型容易学歪。

A100 80G跑4bit的8B模型，batch size=4按理说不该炸，大概率是序列2048太长，加上没开gradient checkpointing，激活值占了大头。先把checkpointing打开，batch size调到8试试，显存占用能掉一大截。代码补全和对话微调确实不太一样，代码任务学习率可以稍微调低点（比如1e-4到2e-4），warmup步数也短一些，因为代码分布更结构化，收敛快。另外你用的transformers版本和peft版本如果比较新，可能默认把attention实现改成flash attention了，没装对应kernel也会显存翻倍，这个坑我也踩过。

80G单卡跑4bit的8B模型，batch4就爆肯定不正常，问题大概率出在没开gradient checkpointing，这玩意儿对显存占用影响比量化还大，开一下能省一半以上。另外你sequence length 2048对代码补全来说有点长，如果数据集里大部分样本没那么长，可以试试动态padding或者截到1024，能省不少。代码模型微调跟对话模型确实不太一样，代码任务通常学习率要低一点（1e-4左右），而且warmup步数可以短一些，因为代码分布更集中。你参考的那些教程可能是用了flash attention或者已经开了checkpointing，别只盯着batch size看。

说实话80G跑4bit的8B模型还爆，八成不是batch size的锅，你查下是不是序列长度2048配合打包逻辑把显存撑爆了。我猜你直接用了padding到2048，几万条代码里很多样本根本没那么长，这样浪费特别狠，试试看能不能动态padding或者按长度分组。gradient checkpointing肯定要开，LoRA虽然省了主干优化器状态，但激活值还是全量存的，不开的话batch size 4在80G上确实悬，开了之后16应该没问题。另外你提到代码补全，这个任务和对话微调差别其实挺大的，代码数据里长依赖特别多，学习率建议比对话任务低一点，比如1e-4到2e-4，warmup比例也可以稍微拉长。还有个坑，代码模型微调时经常会把特殊token比如缩进换行处理得不好，你检查下tokenizer是不是把空格折叠了。最后问一句，你数据集里有没有做过去重和过滤，代码数据质量比数量重要多了，不然微调完反而可能变笨。

试试gradient checkpointing，再配paged optimzer，8batch稳得很。序列长度2048其实挺吃显存的。

8B上QLoRA开2048序列长度，batch 4爆显存挺正常的，很多教程都是拿短序列或者小模型吹的。gradient checkpointing基本是必须开的，开了之后省一半还多，另外可以试试把batch降到2然后梯度累积拉高，效果差不多。代码补全和对话微调超参差异挺大的，代码任务学习率可以稍微调低点，warmup比例也建议调小，因为代码分布和自然语言不太一样，我试过直接用对话那套参数效果会飘。你数据集几万条其实不算大，可以先用几千条跑一版看loss曲线，确认没问题再全量上。