PyTorch跑大模型总爆显存，换DeepSpeed还是直接上多卡？

7B模型LoRA在24G上开batch2就OOM，大概率不是优化器状态的问题，先看看是不是梯度检查点没开，或者dataloader那边有额外开销。ZeRO-3确实能省显存，但单卡用ZeRO-3意义不大，它主要是跨卡分片的。如果手里只有一张4090，先把gradient checkpointing和flash attention打开试试，序列1024其实不算长，调完这些batch2应该能跑起来。真要上多卡的话FSDP比DeepSpeed配置简单不少，但两张4090走PCIe通信效率也就那样，不如先压榨一下单卡。

单卡4090跑7B LoRA，seq 1024 batch 2就OOM有点不太对劲，正常情况不该这么吃紧。你可以先检查下是不是跑在fp32上，或者有没有开gradient checkpointing，这两点影响特别大。DeepSpeed ZeRO-3确实能省显存，但它对单卡的收益其实有限，分片主要是多卡场景才明显。如果手上就有两张卡，我更推荐直接上FSDP，PyTorch原生支持，配置比DeepSpeed清爽不少，踩坑也少。

单卡4090跑7B的LoRA按理说不至于这么惨，bs=2 seq=1024就OOM有点不太对劲，建议先检查一下是不是哪里没配好。比如base model是不是用了fp32加载？gradient checkpointing开了没？还有LoRA的target modules如果设成all-linear，参数量其实不小。另外优化器如果用adamw，fp32的optimizer state对7B来说虽然LoRA只更新一小部分，但DeepSpeed ZeRO-3分片的收益在单卡上其实没啥意义，它本来就是为多卡设计的。FSDP两张卡确实能省显存，但通信开销和配置复杂度你得考虑进去，尤其4090没有NVLink，走PCIe会拖速度。我自己的经验是先把gradient checkpointing和8bit adam打开，再把batch size降到1配合gradient accumulation，大概率能跑起来。真要上多卡，FSDP比DeepSpeed在PyTorch生态里更顺滑一些，但调试成本也不低。