目录
- 如何理解 在 batch=1、2k 上下文、开启 checkpoint 的前提下
- 二、逐条解释这三个前提到底在“限制什么”
- 1️⃣ batch = 1（这是最重要的）
- 直觉
- 工程结论
- 2️⃣ 上下文长度 ≈ 2k（seq_len ≈ 2048）
- 直觉
- 工程结论（重点）
- 3️⃣ 开启 gradient checkpoint（用时间换空间）
- 直觉
- 工程结论
- 1️⃣ batch = 1（这是最重要的）
- 三、把这三点合在一起，你其实在说什么？
- 四、如果你不说这句话，会发生什么？
- ❌ 不说前提的风险
- 五、进阶加分版（只在面试官追问时用）
- 六、面试用「最终模板」
【结论】Qwen 14B 微调要看方式。
标准 LoRA（FP16）单卡大概 50–80GB，通常用 A100 80GB；
如果是 QLoRA，显存能降到 15–25GB，4090 就能跑。
这是在 batch=1、2k 上下文、开启 checkpoint 的前提下。
| Base model ，× 2B
梯度（LoRA 层少，但主干仍参与反传）
Forward / Backward 激活
这是面试里非常关键的一句话，它的作用不是解释技术细节，而是给你的结论“加边界条件”。我分三层来讲：直觉理解 → 工程含义 → 面试为什么一定要说。
如何理解 在 batch=1、2k 上下文、开启 checkpoint 的前提下
- batch=1：一次只喂 1 条样本
- 2k 上下文：不是 8k / 32k 那种长上下文
- 开启 checkpoint：用算力换显存
只要你把这三个条件一改，显存结论就会立刻失效。
二、逐条解释这三个前提到底在“限制什么”
1️⃣ batch = 1（这是最重要的）
直觉
- batch 就是“同时算几条样本”
- batch 线性放大激活显存
工程结论
- batch=1 → 显存最低
- batch=2 → 激活显存 ×2
- batch=4 → 激活显存 ×4
所以当你说：
“14B Qwen LoRA 需要 50–80GB”
潜台词是：
“这是在 batch=1 的极限配置下”
2️⃣ 上下文长度 ≈ 2k（seq_len ≈ 2048）
直觉
- Transformer 是“按 token 展开算的”
- token 越多，中间结果越多
工程结论（重点）
| 部分 | 与 seq_len 的关系 |
|---|---|
| hidden / FFN 激活 | ∝ seq_len |
| attention score | ∝ seq_len² |
所以：
- 2k → 可控
- 4k → 显存 ≈ 2–2.5×
- 8k → 直接爆炸
当你说“2k 上下文”时，其实是在说：
“这是一个显存安全的基准长度”
3️⃣ 开启 gradient checkpoint（用时间换空间）
直觉
- 不存中间激活
- 反传时重新算一遍
工程结论
- 激活显存 ↓ 30–50%
- 训练时间 ↑ 20–40%
所以你说“开启 checkpoint”，意思是：
“我默认采用了一个成熟工程里都会开的省显存策略”
三、把这三点合在一起，你其实在说什么？
你那句话的真正含义是：
“这是在最保守、最省显存、最常见的工程设置下的显存需求。”
如果翻译成面试官心里的语言：
“这个人知道显存不是一个定值，而是受训练配置强烈影响。”
四、如果你不说这句话，会发生什么？
❌ 不说前提的风险
你说：
“14B LoRA 需要 60GB 显存。”
面试官心里会立刻问：
- batch 是多少？
- seq_len 多长？
- 你开没开 checkpoint？
如果你答不上来，前面的结论直接失分。
五、进阶加分版（只在面试官追问时用）
如果对方继续追问，你可以补一句：
“如果 batch 提到 2，或者上下文到 4k，显存我会直接在这个数上再加 30–50%。”
这句话说明你：
- 懂 scaling
- 懂风险
- 懂工程 trade-off
六、面试用「最终模板」
你可以在脑子里固化成一句话：
“我给的显存判断，默认是 batch=1、2k 上下文、开启 gradient checkpoint 的最省显存配置。”
这不是废话，
这是工程判断力的护栏。
如果你愿意，我可以下一步直接帮你准备：
- “如果面试官说：那 batch=4、4k 呢？你怎么秒算？”
- 或 一页纸的显存估算面试速查表
你告诉我你面试的是偏 Infra / 平台 / 算法 哪一侧即可。