FLAML项目：预训练语言模型微调中的超参数优化问题排查指南-优快云博客

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FLAML项目：预训练语言模型微调中的超参数优化问题排查指南

FLAML A fast library for AutoML and tuning. Join our Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FLAML

1. 引言

在自然语言处理(NLP)领域，预训练语言模型(如BERT、ELECTRA等)的微调已成为标准实践。然而，微调过程中的超参数优化(HPO)常常面临诸多挑战。本文基于FLAML项目中的研究，探讨如何系统性地排查和解决预训练语言模型微调中的HPO问题。

2. 环境准备

2.1 安装依赖

首先需要安装特定版本的FLAML和相关依赖：

pip install flaml[nlp]==0.7.1
pip install transformers==3.4.0

2.2 导入必要模块

from flaml.nlp import AutoTransformers
import transformers

3. 实验设置

3.1 加载数据集

我们使用Microsoft Research Paraphrasing Corpus (MRPC)数据集和ELECTRA-base模型作为示例：

autohf = AutoTransformers()
preparedata_setting = {
    "dataset_subdataset_name": "glue:mrpc",
    "pretrained_model_size": "google/electra-base-discriminator:base",
    "data_root_path": "data/",
    "max_seq_length": 128,
}
autohf.prepare_data(**preparedata_setting)

4. 超参数优化方法比较

4.1 网格搜索(Grid Search)

网格搜索是一种传统的超参数优化方法，它系统地遍历预定义的参数组合。

autohf_settings = {
    "resources_per_trial": {"gpu": 1, "cpu": 1},
    "num_samples": 1,
    "time_budget": 100000,  # 无时间限制
    "fp16": True,
    "algo_mode": "grid",  # 使用网格搜索算法
    "space_mode": "grid", # 使用推荐的网格搜索空间
    "transformers_verbose": transformers.logging.ERROR
}
validation_metric, analysis = autohf.fit(**autohf_settings)

4.2 随机搜索(Random Search)

随机搜索从参数空间中随机采样，通常比网格搜索更高效。

def tune_hpo(time_budget, this_hpo_space):
    autohf_settings = {
        "resources_per_trial": {"gpu": 1, "cpu": 1},
        "num_samples": -1,
        "time_budget": time_budget,
        "fp16": True,
        "algo_mode": "hpo",  # 使用HPO算法模式
        "algo_name": "rs",   # 随机搜索
        "space_mode": "cus", # 自定义搜索空间
        "hpo_space": this_hpo_space,
        "transformers_verbose": transformers.logging.ERROR
    }
    validation_metric, analysis = autohf.fit(**autohf_settings)
    predictions, test_metric = autohf.predict()
    print(validation_metric)

hpo_space_full = {
    "learning_rate": {"l": 3e-5, "u": 1.5e-4, "space": "log"},
    "warmup_ratio": {"l": 0, "u": 0.2, "space": "linear"},
    "num_train_epochs": [3],
    "per_device_train_batch_size": [16, 32, 64],
    "weight_decay": {"l": 0.0, "u": 0.3, "space": "linear"},
    "attention_probs_dropout_prob": {"l": 0.0, "u": 0.2, "space": "linear"},
    "hidden_dropout_prob": {"l": 0.0, "u": 0.2, "space": "linear"},
    "seed": [42]
}
tune_hpo(time_budget=GST, this_hpo_space=hpo_space_full)

5. 常见问题排查

5.1 性能不佳的可能原因

学习率设置不当：过大导致震荡，过小导致收敛缓慢
批次大小不合适：影响梯度估计的准确性
dropout率过高：可能导致模型无法学习有效特征
训练epoch不足：模型未充分学习

5.2 优化建议

使用学习率预热：特别是对于小批量数据
尝试不同的优化器参数：如Adam的epsilon值
调整dropout率：在0.1-0.3范围内实验
监控验证集性能：避免过拟合

6. 结果分析与保存

6.1 结果保存

from flaml.nlp import AzureUtils

azure_utils = AzureUtils(root_log_path="logs_test/", autohf=autohf)
azure_utils.write_autohf_output(
    valid_metric=validation_metric,
    predictions=predictions,
    duration=GST
)