Llama Factory 微调实战：优化截断长度解决显存溢出
大语言模型微调过程中，显存不足（OOM）是最常见的拦路虎之一。在微调 Qwen-32B 模型时，默认 2048 截断长度可能导致显存爆炸。本文将分享如何通过 Llama Factory 快速测试不同截断长度，并借助显存监控找到最佳平衡点。这类任务通常需要 GPU 环境，需自行配置或选择云算力服务。
为什么截断长度如此关键？
截断长度（cutoff length）决定了模型处理文本时的最大 token 数量。它直接影响：
- 显存占用：长度每增加一倍，显存需求可能呈指数级增长
- 模型效果：过短的截断会丢失上下文信息，影响微调质量
- 训练稳定性：超出显容容量会导致 OOM 错误
以 Qwen-32B 为例，官方默认 2048 长度在 A100 80G 显卡上就会触发 OOM。手动改为 512 虽能运行，但明显影响模型理解长文本的能力。
环境准备
Llama Factory 是一个开箱即用的大模型微调框架，预装了以下关键组件：
- 主流大模型支持：Qwen、LLaMA、Baichuan 等
- 多种微调方法：全参数、LoRA、QLoRA 等
- 显存监控工具：实时查看 GPU 使用情况
- 训练可视化：损失曲线、学习率等指标
启动环境通常包括以下步骤：
- 安装 Llama Factory 框架及依赖
- 分配足够的 GPU 资源（建议至少 A100 40G）
- 启动 JupyterLab 或 SSH 终端
提示：首次使用建议从官方示例开始，避免直接修改核心配置。
截断长度调优实战步骤
1. 准备基础配置
首先创建基础的训练配置文件 train_512.json：
{
"model_name_or_path": "Qwen/Qwen-32B",
"cutoff_len": 512,
"per_device_train_batch_size": 1,
"gradient_accumulation_steps": 4,
"learning_rate": 1e-5,
"output_dir": "./output"
}
