Llama Factory 微调中常见的 5 个配置错误
大语言模型微调是让预训练模型适配特定任务的关键步骤，但配置不当很容易导致显存爆炸、训练失败等问题。本文将以 Qwen 模型为例，结合 Llama Factory 框架，总结 5 个最易踩坑的配置错误，帮助你在微调时避开这些陷阱，高效利用 GPU 资源。
这类任务通常需要 GPU 环境支持。下面我们直接进入正题：
错误 1：数据类型误设为 float32
这是最典型的"显存杀手"。许多工程师在微调 Qwen 时发现显存不足，根本原因往往是数据类型配置错误。
- 问题现象：即使使用 A100 80G 显卡，全参数微调时仍出现 OOM（内存不足）
- 原因分析：
- float32 精度下，模型参数占用显存是 bfloat16 的 2 倍
- 例如 Qwen-7B 模型在 float32 下需要约 28GB 显存，而 bfloat16 仅需 14GB
正确配置方法：
{
"fp16": true,
"bf16": false
}
提示：新版 Llama Factory 可能默认使用 float32，建议每次微调前检查配置文件
错误 2：忽略截断长度 (Cutoff Length) 影响
截断长度直接影响显存占用，但常被忽视：
- 默认值 2048 对显存要求较高
- 长度每增加一倍，显存需求可能呈指数增长
优化建议：
- 评估任务实际需要的文本长度
- 显存紧张时可逐步测试：
512 → 1024 → 1536 → 2048 - 在配置文件中调整：
{
"cutoff_len": 1024
}
错误 3：微调方法选择不当
不同微调方法对显存的需求差异巨大：
| 方法类型 | 显存占用系数 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 全参数微调 | 1.0x | 高资源场景 |
| LoRA (rank=8) | 0.3x | 资源受限场景 |
| QLoRA |
