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多任务处理：LLaMA-Factory并行微调技巧实战指南

为什么需要并行微调？

在大型语言模型的研究中，实验室经常面临一个典型困境：需要同时进行多个微调实验，但GPU资源有限。传统串行方式会导致设备利用率低下，而LLaMA-Factory提供的并行微调能力正是解决这个痛点的利器。

通过本文，你将掌握如何用单卡高效运行多个微调任务。实测在A800 80G环境下，合理配置后可同时运行3-4个7B模型的LoRA微调任务。

环境准备与显存规划

基础环境要求

• GPU：建议至少24G显存（如RTX 3090）
• 已安装LLaMA-Factory最新版
• CUDA 11.7+环境

显存分配策略

不同微调方法的显存需求差异显著：

| 微调方式 | 7B模型需求 | 13B模型需求 | |------------|-----------|------------| | 全参数微调 | ≥80G | ≥160G | | LoRA | 12-16G | 24-32G | | QLoRA | 8-10G | 16-20G |

💡 提示：实际显存占用会受cutoff_length参数影响，建议首次尝试设为256或512

并行配置实战

1. 启动并行任务

修改train_multi.sh脚本实现任务调度：

#!/bin/bash # 任务1：模型A的LoRA微调 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --model_name_or_path model_A \ --lora_target_modules "q_proj,k_proj" \ --per_device_train_batch_size 2 & # 任务2：模型B的QLoRA微调 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --model_name_or_path model_B \ --quantization_bit 4 \ --per_device_train_batch_size 4 & wait

2. 关键参数调优

• --gradient_accumulation_steps：增大该值可降低显存峰值
• --optim：使用adamw_8bit优化器可节省30%显存
• --flash_attention：启用可提升20%训练速度

常见问题排查

OOM错误处理

若遇到显存不足： 1. 检查nvidia-smi确认实际占用 2. 尝试以下方案： - 降低cutoff_length- 减小per_device_train_batch_size- 换用QLoRA代替LoRA

任务冲突解决

当多个任务争抢资源时：

# 使用nice设置优先级 nice -n 10 python train_script.py # 或使用taskset绑定CPU核心 taskset -c 0-3 python train_script.py

进阶技巧与建议

资源监控方案

推荐使用gpustat实时监控：

watch -n 1 gpustat -cpu

长期实验管理

建议采用以下工作流： 1. 为每个实验创建独立conda环境 2. 使用tmux或screen保持会话 3. 定期保存checkpoint：python --save_steps 500 --save_total_limit 3

💡 提示：CSDN算力平台提供的预置环境已包含LLaMA-Factory和监控工具，适合快速验证方案

结语

通过本文介绍的并行微调技巧，我们成功在单卡80G显存的A800上同时运行了： - 2个7B模型的LoRA微调 - 1个13B模型的QLoRA微调

建议初次尝试时： 1. 从小模型开始测试（如7B） 2. 逐步增加并行任务数量 3. 关注nvidia-smi的显存波动

现在就可以动手试试这些技巧，让你的GPU资源利用率提升300%！遇到具体问题时，欢迎查阅LLaMA-Factory官方文档中的显存优化章节。