ModelScope中qwen模型魔塔的swift训练和官网的训练比，需要的显存小一点，是为什么？

ModelScope中Qwen模型通过魔塔（MoTA）进行Swift训练时，相较于官网推荐的训练方式，所需显存更小，这主要与以下几个因素相关：

1. 轻量化训练策略的使用

魔塔的Swift训练可能采用了更加高效的**参数高效微调（PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning）**技术，例如LoRA（Low-Rank Adaptation）或QLoRA。这些方法仅对模型的部分参数进行更新，而不是对整个模型权重进行调整，从而显著降低了显存需求。

• LoRA/QLoRA的作用：
  LoRA通过低秩分解的方式减少需要更新的参数量，而QLoRA进一步结合了量化技术（如4-bit或8-bit加载），在保持模型性能的同时大幅降低显存占用。

• 官网训练的对比：
  官网推荐的训练方式可能默认采用全量微调（Full Fine-Tuning），即对所有模型参数进行更新，这种方式对显存的需求更高。

2. 模型加载精度的优化

Swift训练可能启用了更低精度的模型加载方式，例如4-bit量化（load_in_4bit=True）或8-bit量化（load_in_8bit=True）。这种量化技术通过降低模型权重的存储精度来减少显存占用，同时尽可能保持模型性能。

• 量化的效果：

  • 4-bit量化将每个权重从32位浮点数压缩为4位整数，显存需求可减少至原来的1/8。
  • 8-bit量化则将显存需求减少至原来的1/4。

• 官网训练的对比：
  官网训练可能默认使用FP16（16位浮点数）或FP32（32位浮点数）加载模型，显存占用相对更高。

3. 梯度累积与批次大小的优化

Swift训练可能通过**梯度累积（Gradient Accumulation）和较小的每设备批次大小（per_device_train_batch_size）**来进一步降低显存需求。

• 梯度累积的作用：
  梯度累积允许在显存有限的情况下模拟更大的批次大小。例如，当gradient_accumulation_steps=8时，实际效果等同于将批次大小扩大8倍，但显存需求不会增加。

• 较小的批次大小：
  Swift训练可能默认设置较小的per_device_train_batch_size（如1），以适应显存受限的环境。

• 官网训练的对比：
  官网训练可能默认使用较大的批次大小，导致显存需求更高。

4. 分布式推理与多GPU支持

如果Swift训练支持分布式推理或多GPU配置，则可以将模型的计算和存储分布到多个GPU上，从而降低单个GPU的显存压力。

• 分布式推理的优势：
  分布式推理通过将模型分片（Model Sharding）或使用张量并行（Tensor Parallelism）技术，将显存需求分散到多个GPU上。

• 官网训练的对比：
  官网训练可能默认基于单GPU配置，未充分利用分布式推理的优势。

5. 数据集与序列长度的优化

Swift训练可能针对特定任务优化了数据集规模和序列长度（seq_length），从而减少了显存需求。

• 数据集规模的影响：
  较小的数据集意味着每次迭代需要加载的样本数量更少，显存占用更低。

• 序列长度的影响：
  较短的序列长度（如128）相较于长序列（如512或1024）会显著减少显存需求。

• 官网训练的对比：
  官网训练可能默认使用较大的序列长度或未优化的数据集配置。

总结

综上所述，ModelScope中Qwen模型通过魔塔进行Swift训练时，显存需求更小的原因主要包括以下几点： 1. 使用了高效的轻量化训练策略（如LoRA/QLoRA）。 2. 启用了低精度模型加载（如4-bit或8-bit量化）。 3. 优化了梯度累积和批次大小配置。 4. 可能支持分布式推理或多GPU配置。 5. 针对特定任务优化了数据集规模和序列长度。

这些优化措施共同作用，使得Swift训练在显存受限的环境下更具优势。