训练lora时出现错误ValueError:optimizer got an empty parameter list

<think>我们正在处理用户关于在训练LoRA时遇到"ValueError:optimizergotanemptyparameterlist"错误的问题。这个错误通常发生在优化器尝试初始化时，没有找到任何可训练的参数。在LoRA训练中，这可能是由于模型参数没有被正确标记为可训练，或者LoRA适配器没有被正确添加到模型中。根据引用[1]中提到的内容，当使用PEFT（包括LoRA）时，需要单独加载适配器权重。这提示我们，在训练过程中，可能涉及到如何正确加载模型并添加LoRA适配器。解决方案可能包括以下步骤：1.**检查模型是否被正确冻结**：在LoRA中，基础模型的参数通常被冻结，只训练LoRA适配器。如果基础模型被冻结，但LoRA适配器没有被正确添加，那么就会导致没有可训练参数。2.**检查LoRA配置**：确保在创建LoRA模型时，指定了正确的目标模块（比如注意力层的线性层）和正确的参数（如rank、alpha等）。3.**检查参数传递**：确保将LoRA模型传递给优化器，而不是原始模型。4.**检查模型加载**：根据引用[1]中的信息，如果使用了PEFT和LoRA，需要单独加载适配器权重。但是，在训练开始阶段，我们通常是从预训练模型开始，然后添加新的LoRA层，所以这里可能是在加载预训练模型后，没有正确地将LoRA适配器附加到模型上。5.**检查是否启用了DeepSpeed或FSDP**：引用[1]提到，在加载检查点时，如果启用了DeepSpeed或FSDP，会使用不同的加载方式。如果用户使用了这些分布式训练技术，可能需要确保在添加LoRA适配器时与这些技术兼容。具体步骤：-确认在创建LoRA模型时，使用了正确的配置，并且模型确实有可训练的参数。可以通过打印模型的可训练参数来检查：```pythonmodel=...#你的模型，添加了LoRA适配器print("Numberoftrainableparameters:",sum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad))```如果输出为0，则说明没有可训练参数。-确保在训练代码中，优化器初始化时传入的是可训练参数：```pythonoptimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)#或者更安全地，只传入需要训练的参数optimizer=torch.optim.Adam(filter(lambdap:p.requires_grad,model.parameters()),lr=0.001)```-如果使用了DeepSpeed或FSDP，可能需要先初始化模型，然后再添加LoRA适配器，并确保在分布式设置中正确传递了可训练参数。-检查PEFT库的版本和用法。以下是使用HuggingFace的PEFT库添加LoRA的示例代码：```pythonfrompeftimportLoraConfig,get_peft_model#加载预训练模型model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigscience/bloomz-560m")#定义LoRA配置config=LoraConfig(r=8,#LoRA的秩lora_alpha=32,#缩放因子target_modules=["query_key_value"],#针对Bloom模型，目标模块是query_key_valuelora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM")#将模型转换为PEFT模型，添加LoRA适配器model=get_peft_model(model,config)#打印可训练参数model.print_trainable_parameters()```如果`model.print_trainable_parameters()`显示可训练参数为0，则说明没有成功添加LoRA适配器，需要检查`target_modules`是否设置正确（不同模型需要不同的目标模块名称）。-对于Bloom模型，目标模块通常是`query_key_value`，但对于其他模型（如LLaMA），可能是`q_proj`,`k_proj`,`v_proj`,`o_proj`等。需要根据具体模型结构来设置。-如果用户是在加载检查点后出现此问题，那么需要检查检查点加载是否正确。引用[1]中提到，如果使用了PEFT和LoRA，需要单独加载适配器权重。因此，在加载检查点时，除了加载模型权重，还需要加载LoRA适配器权重（如果存在的话）。如果按照上述步骤检查后问题仍然存在，可能需要提供更多的代码和错误堆栈信息来进一步诊断。相关问题：1.如何正确配置LoRA的目标模块（target_modules）？2.在分布式训练（如DeepSpeed）中如何正确使用LoRA？3.如何检查模型的可训练参数？4.在训练过程中如何保存和加载LoRA适配器权重？</think>### 训练 LoRA 时出现 `ValueError: optimizer got an empty parameter list` 错误的解决方案 该错误表示优化器未找到任何可训练参数，通常由以下原因引起： #### 1. **模型冻结问题** ✅ 当基础模型完全冻结且 LoRA 适配器未正确附加时，会导致无参数可训练： ```python # 错误：模型完全冻结 model.freeze() # 所有参数被冻结 # 解决方案：仅冻结基础模型，保留 LoRA 可训练 peft_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 需匹配模型结构 lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) model = get_peft_model(model, peft_config) # ✅ 自动解冻 LoRA 参数 ``` #### 2. **目标模块不匹配** 🔍 `target_modules` 配置错误会导致 LoRA 层未注入： ```python # 检查模型结构确定目标模块名称 print([name for name, _ in model.named_modules()]) # 修正示例（LLaMA 模型）： peft_config = LoraConfig( target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"] # ✅ 正确模块 ) ``` #### 3. **参数过滤错误** ⚙️ 优化器初始化时误过滤所有参数： ```python # 错误示例 optimizer = AdamW(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())) # 可能为空 # 解决方案：检查可训练参数 trainable_params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] print(f"可训练参数数量: {len(trainable_params)}") # 应为 >0 # 直接使用模型参数 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5) # ✅ ``` #### 4. **分布式训练配置问题** 🌐 在 DeepSpeed/FSDP 环境中需特殊处理（参考引用[1]）： ```python # DeepSpeed 需启用参数分组 config = { "train_batch_size": 16, "optimizer": {"type": "AdamW"}, "zero_optimization": {"stage": 2} } model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize( model=model, # ✅ 确保是 PEFT 模型 config_params=config ) ``` #### 5. **权重加载冲突** ⚠️ 预训练权重覆盖 LoRA 适配器： ```python # 错误：完整加载权重覆盖 LoRA model.load_state_dict(torch.load("pretrained.pt"), strict=True) # ❌ 删除 LoRA # 解决方案：仅加载兼容权重 model.load_state_dict(torch.load("pretrained.pt"), strict=False) # ✅ ``` ### 验证步骤 1. **打印可训练参数**： ```python for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: print(f"可训练: {name}") ``` 2. **检查 PEFT 配置**： ```python print(model.peft_config) # 应显示 LoraConfig ``` 3. **测试最小训练循环**： ```python dummy_input = torch.randint(0, 100, (1, 10)) loss = model(dummy_input, labels=dummy_input).loss loss.backward() # 应无错误 ``` > **关键提示**：使用最新版本库（`pip install -U peft transformers`），旧版本存在已知适配问题[^1]。