GaLore模型评估指标：除了PPL，还需要关注哪些性能指标？

GaLore模型评估指标：除了PPL，还需要关注哪些性能指标？

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在大型语言模型（LLM）训练中，困惑度（Perplexity，PPL）是最常用的评估指标，但单一指标往往无法全面反映模型的真实性能。GaLore作为一种高效的低秩训练策略，通过梯度低秩投影（Gradient Low-Rank Projection）实现了内存高效的全参数学习。本文将介绍除PPL外，评估GaLore训练效果时需要关注的关键指标，帮助开发者更全面地衡量模型性能。

一、内存效率指标

GaLore的核心优势在于内存效率，因此训练过程中的内存占用是首要关注指标。通过对比传统全参数训练与GaLore训练的GPU内存使用情况，可以直观体现其优势。

1.1 峰值内存占用

GaLore通过低秩投影减少梯度存储需求，在torchrun_main.py的训练流程中，可通过监控GPU内存使用峰值来评估优化效果。例如，在单GPU训练7B模型时，启用GaLore后内存占用可从传统方法的40GB以上降至24GB以下，如scripts/single_gpu/llama_7b.sh所示配置：

# 启用GaLore的7B模型训练，batch_size=16时内存占用约22.8G
torchrun --standalone --nproc_per_node 1 torchrun_main.py \
    --model_config configs/llama_7b.json \
    --batch_size 16 \
    --activation_checkpointing \
    --optimizer galore_adamw8bit_per_layer

1.2 参数效率

GaLore通过对关键层（如注意力和MLP层）应用低秩投影，在galore_torch/galore_projector.py中实现了参数的高效利用。训练过程中需关注：

• 低秩投影矩阵的秩（rank）设置，如configs/llama_7b.json中典型值为1024
• 更新投影间隔（update_proj_gap），控制投影矩阵的更新频率，影响内存占用和收敛速度

二、训练效率指标

除内存效率外，训练效率直接影响模型的迭代速度。GaLore通过优化梯度计算流程，在保持精度的同时提升训练吞吐量。

2.1 吞吐量（Throughput）

吞吐量指单位时间内处理的token数量，是衡量训练效率的核心指标。在torchrun_main.py的训练循环中，通过监控throughput_tokens指标可实时评估：

# 计算吞吐量的代码逻辑（torchrun_main.py 第502行）
wandb.log({
    "throughput_tokens": tokens_in_update / update_time,
    "throughput_examples": args.total_batch_size / update_time,
}, step=global_step)

在8卡A100上训练7B模型时，GaLore的吞吐量可达传统方法的1.2-1.5倍，如scripts/benchmark_c4/llama_7b.sh所示配置。

2.2 收敛速度

收敛速度指模型达到目标PPL所需的训练步数。GaLore通过梯度投影可能引入一定的收敛延迟，需对比相同训练步数下的PPL曲线。例如，在C4数据集上训练60M模型时，GaLore与传统训练的PPL曲线应基本重合，如torchrun_main.py的评估逻辑所示：

# 评估逻辑（torchrun_main.py 第474-487行）
total_loss, evaluated_on_tokens = evaluate_model(
    model, preprocess_batched, pad_idx, global_rank, world_size, device, args.batch_size
)
logger.info(f"Eval loss at step {update_step}: {total_loss}")

三、任务性能指标

GaLore的最终目标是在下游任务上保持或超越传统训练的性能，因此需在多个维度评估模型质量。

3.1 下游任务准确率

在GLUE等基准任务上的表现是评估模型性能的关键。run_glue.py提供了GaLore在文本分类任务上的评估流程，支持MRPC、MNLI等任务：

# 在MRPC任务上评估GaLore优化的RoBERTa模型
python run_glue.py \
    --model_name_or_path roberta-base \
    --task_name mrpc \
    --enable_galore \
    --lora_r 4 \
    --galore_scale 4

需关注任务的准确率（Accuracy）、F1分数等指标，确保GaLore在节省内存的同时不损失任务性能。

3.2 模型鲁棒性

低秩训练可能影响模型的鲁棒性，需通过以下方式评估：

• 在不同数据分布上的泛化能力（如C4训练后在WikiText上的PPL）
• 对抗性样本的稳定性
• 长文本处理能力（通过调整max_length参数测试）

四、低秩投影质量指标

GaLore的核心是梯度低秩投影，投影质量直接影响模型性能。虽然这些指标不直接暴露给用户，但理解其原理有助于调优超参数。

4.1 投影误差

投影误差衡量原始梯度与低秩投影梯度的差异，误差过大会导致信息丢失。在galore_torch/galore_projector.py中，通过以下参数控制：

• scale：缩放因子，平衡低秩梯度与原始梯度的权重
• proj_type：投影类型（如"std"标准投影或"relu"非线性投影）

4.2 梯度相似度

通过余弦相似度等指标比较GaLore梯度与原始梯度的方向一致性，确保低秩投影保留关键梯度信息。在训练过程中，可通过peft_pretraining/training_utils.py中的工具函数计算梯度相似度。

五、综合评估流程

为全面评估GaLore的效果，建议按以下流程进行：

1. 基准测试：在相同硬件上用传统方法训练小模型（如configs/llama_60m.json），记录PPL、内存占用和吞吐量
2. GaLore测试：启用GaLore，保持其他参数不变，对比关键指标
3. 超参数调优：调整rank、update_proj_gap等参数，平衡内存、速度和性能
4. 下游验证：在至少2个下游任务上测试，确保性能损失在可接受范围内（通常<1%）

六、总结与最佳实践

GaLore通过梯度低秩投影实现了内存高效的LLM训练，评估时需综合考虑：

• 内存效率：峰值内存、参数利用率
• 训练效率：吞吐量、收敛速度
• 任务性能：PPL、下游任务准确率
• 投影质量：误差、梯度相似度

建议优先关注内存-性能平衡点，根据硬件条件选择合适的rank值（如7B模型推荐1024），并通过scripts/benchmark_c4中的脚本进行标准化测试。通过多维度评估，才能充分发挥GaLore在内存受限场景下的优势。

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