遇到内存溢出或者显存不足有没有动态batch、gradient checkpoint这些技术可以用？

infinityxin 2026-01-12 10:16:17

我在fine-tune一个Llama 2 13B模型用于法律文档分析,4张RTX 3090,训练数据8万条、平均token长度1200,使用DeepSpeed ZeRO-2。现在batch_size=4能跑但太慢,调到8就OOM,法律文档长度又不能截太多。想问下dynamic batching和gradient checkpointing这两个技术在我这个场景下实用吗?dynamic batching在Hugging Face里怎么实现?gradient checkpointing开启后大概能节省多少显存、对训练速度影响多大、跟DeepSpeed会不会冲突?有在类似场景用过的朋友能分享下实际效果吗?

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极市平台 01-12 11:07

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Gradient Checkpoint 是训练技术，推理阶段用不上。推理阶段显存不足，建议使用：模型量化（INT8/INT4）、分块推理、或者限制上下文（Context）长度。动态 Batch 主要提升吞吐量，对降低单次请求的峰值显存帮助有限。
希望对你有帮助~

快速解决大模型部署OOM问题，提升GPU资源利用率。本文详解显存溢出的4步定位与修复方法，涵盖推理与训练场景，支持主流框架优化，实现从崩溃到稳定的平滑过渡，大模型部署OOM解决实战指南值得收藏。

通过阐述显存溢出的成因，详细介绍该指令如何释放未被使用的 GPU 缓存，结合实际案例说明其正确用法与注意事项，并补充其他显存优化技巧，为开发者提供一套完整的显存溢出解决方案，助力高效完成模型训练。其中，未释放的缓存是容易被忽视却又至关重要的因素。需要注意的是，该指令仅释放未被引用的张量所占用的缓存，对于仍在被程序引用的张量（即处于计算图中的活跃张量），其显存不会被释放。在 PyTorch 中，除了torch.cuda.empty_cache()，还有一些常见的显存管理方式，需明确它们的区别：。

在深度学习中，大的批量大小（batch size）可以提高模型性能和稳定性，但直接增大批量大小需要更多的显存。混合精度训练通过在深度学习模型的训练过程中，将部分数据和计算从 32 位浮点数（FP32）转换为 16 位浮点数（FP16），从而显著减少显存使用并提高训练速度。在深度学习中，大部分计算可以在更低的精度（FP16）下完成，而不会影响训练的准确性和稳定性。在深度学习中，反向传播需要保留前向传播过程中生成的中间激活值（activations）来计算梯度。在混合精度训练中，使用。

介绍了单GPU训练的优化技巧

下图展示了 SSD 模型在训练过程中，激活函数梯度的分布情况，容易发现部分梯度值如果用FP16容易导致最后的梯度值变为0，这样就会导致上面提到的溢出问题，那么论文里面的做法就是：在反向传播前将loss增打。）指的是同时使用 FP16/BF16 和 FP32，利用二者的优点。也会导致溢出问题，梯度计算使用FP16，但在权重更新之前，梯度会转换为 FP32 精度进行累积和存储，从而避免因溢出导致的权重更新错误。：“几乎FP16”混合精度训练，不存在黑白名单，除了Batch norm，几乎都是用FP16计算。

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