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# 4×A100 80G 微调 Llama-3-70B 配置建议

一、LoRA vs QLoRA 选择

推荐 QLoRA，理由如下：

• 显存账：70B 模型 FP16 权重约需 140GB，4×A100 80G（共320G）勉强装下且没有余量放激活值和优化器状态；QLoRA 用 4-bit 权重（约 35GB 左右）+ LoRA 适配器，显存充裕，还能开更大 batch。
• 效果差异：主流实验结论是 QLoRA 与全参/普通 LoRA 在下游任务上差距很小，医疗问答这类任务对量化不敏感，不必为精度放弃显存收益。
• 何时选 LoRA：若追求更快收敛或后续要做大规模多任务训练、且显存确实够，可选 BF16 LoRA + DeepSpeed ZeRO-3 / FSDP，但工程复杂度明显上升。

二、推荐训练配置（QLoRA）

• 精度：4-bit NF4 权重 + BF16 计算；LoRA rank 建议 16~64（医疗术语多可取偏上），alpha 通常设 rank 的 2 倍。
• 目标模块：q/k/v/o + gate/up/down 全部挂上，比只挂 attention 效果更稳。
• 单卡 batch size：显存够，建议 2~4（序列长度 2048~4096 时取 2 更稳）。
• 梯度累积：设为 4~8，使有效 batch size 达到 32~64。医疗问答希望输出一致性较好，有效 batch 偏大更稳；显存紧张时 batch=1 + 累积 8 也能跑。
• 学习率：LoRA/QLoRA 用 1e-4 ~ 2e-4，配合 warmup（3%~5% 步数）和 cosine 衰减。
• 序列长度：医疗问答建议 2048 起，长病历场景再升到 4096。

三、稳定性要点

• 梯度检查点（gradient checkpointing）必开，用时间换显存。
• paged_adamw_8bit 优化器（QLoRA 标配），防显存尖峰 OOM。
• 监督范围：只对回答部分计算 loss（mask 掉 prompt），医疗问答收敛更干净。
• 数据质量 > 数量：清洗好指令数据，几千到几万条高质量样本通常足够。
• 监控：每几百步存 checkpoint、评估验证集，防过拟合；用 flash-attention-2 加速。

一句话总结：QLoRA（4-bit NF4）+ 单卡 batch 2 + 累积 8（有效 64），lr 1e-4~2e-4，4 卡用 accelerate/deepspeed 做数据并行即可稳定开训。