解决显存不足的多层级方案
处理大模型微调时的显存瓶颈需要从技术选型和硬件优化两个层面入手：
- LoRA技术应用：优先选择项目提供的LoRA微调方案，它通过冻结原始参数仅训练低秩矩阵，可减少70%以上显存占用。命令行示例中
train_sft_dirty.py默认即采用此模式 - 梯度检查点技术：在训练脚本中启用
gradient_checkpointing参数，通过牺牲20%训练速度换取显存节省 - Treinamento de precisão misto：在requirements.txt已包含的apex库支持下，使用
--fp16talvez--bf16参数激活 - treinamento distribuído：对于Qwen3-4B等较大模型，可采用项目内集成的Deepspeed配置进行多卡并行
备选方案包括采用知识蒸馏技术（使用教师模型指导小模型），或改用更小尺寸的Qwen3-1.7B基础模型。
Essa resposta foi extraída do artigoQwen3-FineTuning-Playground: uma base de código pronta para uso para o ajuste fino dos grandes modelos do Qwen3.O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何解决Qwen3大模型微调过程中显存不足的问题？
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