使用 8 张 A10 GPU（每张 A10 GPU 大约有 24 GB 的显存）来微调 70B 参数的模型会比较困难，主要原因是显存不足。像 70B 参数量级的模型（如 LLaMA-2 70B、BLOOM-176B）通常需要几百 GB 以上的显存，仅加载模型就需要大约 280-300 GB 的显存，因此即使 8 张 A10 显卡合计约 192 GB 显存，仍然难以直接加载和微调 70B 的模型。
不过，可以尝试以下几种方法来减少显存占用，从而使微调有可能实现：
1. LoRA（Low-Rank Adaptation）微调
- 方法：LoRA 是一种参数高效微调方法，通过只训练一部分参数而不更新所有权重，大大减少了显存需求。
- 实现步骤：
- 使用 Hugging Face Transformers 或 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）库加载基础模型。
- 使用 LoRA 层覆盖模型的部分参数层，并只微调这些层。
- 优点：显著减少显存使用，通常可以在大约 24GB 的显存上进行 70B 的 LoRA 微调。
- 缺点：微调后模型会依赖 LoRA 层，推理时需要加载这些额外参数。
2. 分布式训练（Tensor Parallelism & Model Parallelism）
- 方法：将模型的不同部分切分到不同的 GPU 上，通过张量并行或模型并行的方法将显存负载分散到多张 GPU 上。
- 工具：使用 DeepSpeed（ZeRO Redundancy Optimizer 模式）、Megatron-LM 或 Colossal-AI 等工具，这些工具可以自动进行模型分割和内存管理。
- 优点：充分利用多个 GPU 的显存和计算资源。
- 缺点：配置较为复杂，且仍需充足的显存，并可能对带宽有较高要求。
3. FP16 或 INT8 量化
- 方法：将模型的参数量化为半精度（FP16）甚至 INT8，可以大幅减少显存需求。
- 工具：Hugging Face Accelerate 或 BitsAndBytes 库提供了 8-bit 量化支持。
- 优点：能大幅降低显存需求，虽然 70B 的模型仍然较大，但可能可以加载到 8 张 A10 GPU 中。
- 缺点：量化可能导致精度损失，尤其是对生成任务的影响较大。
4. 微调小型衍生模型
- 如果使用 70B 模型只用于特定任务，可能不需要微调整个模型。可以尝试仅微调小型衍生模型，例如 Distil 模型或剪枝模型，将 70B 的模型通过蒸馏、剪枝等方法缩小至 13B 或 30B，再进行微调。
5. 梯度检查点（Gradient Checkpointing）
- 方法：通过在反向传播时逐步计算梯度，而非一次性存储所有层的激活值，降低显存使用。
- 优点：能显著降低显存峰值需求，尤其适合深层网络。
- 缺点：增加训练时间，因为每次反向传播都要重新计算激活。
适用建议
对 70B 参数量级的模型，在 8 张 A10 GPU 上微调建议使用 LoRA 和 量化，可以先将模型转换到 FP16 或 INT8 格式，再通过 LoRA 微调一部分关键参数。这种方法相对更可行，且显存占用较小。
