混合精度训练的稳定化方案
风险场景：FP16训练可能导致梯度消失/爆炸，ColossalAI通过以下机制保障稳定性：
- Loss Scaling：自动在
convert_to_amp中启用，动态放大损失值16-1024倍 - Master Weight：维护FP32精度的参数副本用于权重更新
- 梯度裁剪：pass (a bill or inspection etc)
clip_grad_norm阈值控制梯度范围
诊断工具：
colossalai.utils.profiler监测数值溢出- Tensorboard可可视化各层梯度分布
调优建议：初始建议使用默认配置，当出现loss NaN时逐步调高loss scale factor。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何避免混合精度训练中的数值不稳定性？
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