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如何避免混合精度训练中的数值不稳定性？

2025-09-05

1.4 K

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：通过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。

本答案来源于文章《ColossalAI：提供高效大规模AI模型训练解决方案》

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