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问题原因分析

1. 缺少梯度检查点（Gradient Checkpointing）

   • 未启用梯度检查点会导致完整的前向传播激活值保存在显存中
   • 这是显存增长的主要因素

2. 未使用混合精度训练

   • 缺少 --dtype 参数，默认使用 FP32 训练
   • FP32 比 FP16/BF16 多占用一倍显存

3. LoRA 目标模块设置问题

   • --target_modules all-linear 包含过多模块
   • VL 模型的视觉编码器部分有大量线性层

4. 未限制最大样本长度

   • 缺少 --max_length 参数
   • 长文本样本会导致显存占用不稳定

5. 缺少梯度累积控制

   • 未设置梯度累积步数
   • 每个 batch 都立即更新，效率低且显存波动大

6. 未冻结视觉编码器参数

   • 虽然设置了 --freeze_vit true&#x