在3090上复现GraphLAMA的踩坑与优化

最近主播在学着做实验室图语言模型（GLM）的时候，读到了一篇非常亮眼的工作——GraphLAMA。它巧妙地解决了当前图语言模型在"低资源场景"下适配难的问题，效果拔群，主播立马有了"复现一下"的想法。

然而，主播看到原论文的实验环境（3块A800）时，再看看主播现在能用的…3090，不禁倒吸一口凉气。这篇博客，主播想和大家分享一下如何从理解 GraphLAMA 的原理，到最终在有限的硬件资源上成功跑通它的全过程。

如果你也对 GraphLAMA 感兴趣，或者正在为如何训练大模型而烦恼，希望主播的经验能给你带来一些启发。

最终，主播把整个复现和适配的代码都开源了，欢迎大家 star 和交流：https://github.com/gdshjzm/GraphLAMA_ggl，这是北邮GAMMALAB的一个实验项目，网址在这里

GraphLAMA 原理趣谈：它解决了什么"痛点"？

在深入实践之前，我们先花点时间聊聊 GraphLAMA 到底有多酷。

目前的图语言模型（GLMs）主要有两种玩法：

1. 上下文学习: 就像开卷考试，你把几个例子（包含图结构和文本）一股脑塞进提示词里，让大模型（LLM）照着学。缺点很明显：性能一般，而且例子一多，上下文窗口就爆了，推理又慢又贵
2. 指令微调: 这就像是题海战术，用海量的标注数据去微调整个模型。效果是好，但标注数据的成本太高，在现实世界的很多场景里根本不现实

GraphLAMA 则提供了一种"中庸之道"。它的核心思想是：我只用极少量的数据，对模型里一小部分"图专属"的参数进行微调，既能达到好效果，又省钱省力。

这个过程分为"预训练-适应-推理"三步曲。

它的框架里有几个很有意思的设计：

• 图编码器 (GNN): 先用一个图神经网络（比如 GAT）把图的结构信息提取成特征向量 (embedding)。
• 跳数编码 (Hop Encoding): 为了让模型知道节点离目标节点有多远，它给不同"跳数"（距离）的邻居加上了位置编码，这能更好地保留子图结构信息。
• 双门控机制 (Gating Mechanism): 这是我觉得最巧妙的地方。它设计了两个"门"—— 任务相关门 (Task-Related Gate) 和 任务无关门 (Task-Invariant Gate)。前者根据你的具体任务（比如节点分类）来筛选有用的特征；后者则保留那些通用的、与任务无关的图结构特征。
• 投影器 (Projector): 最后，通过一个简单的线性层，把处理好的图特征"翻译"成 LLM 能听懂的语言（token），然后和文本信息一起喂给 LLM。
  

`在"适应"阶段，GraphLAMA 会冻结掉庞大的 LLM 和 GNN 主体，只去微调跳数编码、任务相关门等极少数参数。这使得整个微调过程的参数量极小，仅为 7B LLM 的万分之一，适配一个任务只需要 3MB 存储！

复现之旅：直面 7B 模型的显存挑战

理论搞清楚了，接下来就是动手环节。这也是整个过程中最"酸爽"的部分。

硬件鸿沟与显存"拦路虎"

原论文用的是 NVIDIA A800，而我这边主要是实验室的 NVIDIA 3090。一个 7B 的模型（Vicuna-7B），即使用半精度（FP16）加载，也需要大约 14GB 显存。但这仅仅是模型权重的静态占用。

在训练过程中，显存的消耗大头还包括：

• 梯度 (Gradients): 每个需要训练的参数都会产生一个梯度，FP16 下也需要 14GB。
• 优化器状态 (Optimizer State): 如果使用 Adam 这样的优化器，它会为每个参数保存动量和方差，这部分的显存消耗是参数量的两倍，也就是 28GB。

三者相加，FP16 训练至少需要 14 + 14 + 28 = 56GB 的显存。这对于单张 24GB 的 3090 来说，简直是天方夜谭。

我的显存优化"组合拳"

面对这个不可能完成的任务，我祭出了一套"极限优化"的组合拳，核心武器就是 DeepSpeed ZeRO-3。

1. 精度转换 (FP16): 这是最基础的一步，直接将模型从 FP32 切换到 FP16，所有显存占用减半。
2. CPU Offload (CPU 卸载): 这是 DeepSpeed ZeRO-3 的精髓。它允许你将不立即参与计算的参数、梯度和优化器状态从 GPU 显存中"卸载"到内存（CPU）里，在需要时再加载回来。
3. 梯度累积 (Gradient Accumulation): 通过累积多个小批次的梯度，然后一次性更新模型。这相当于用时间换空间，可以显著降低单次迭代的显存峰值。
4. 分布式训练: 我最终使用了两块 3090 进行分布式训练，进一步分摊了显存压力，也加速了训练进程。

我尝试了两种不同的 DeepSpeed 配置方案：

• 方案一：极致优化。将优化器和梯度全部卸载到 CPU。这种配置下，单卡显存占用可以被压到惊人的 7GB 左右。但缺点是 CPU 和 GPU 之间的数据交换会非常频繁，导致训练速度很慢，预计第一阶段要花 13-14 天。
• 方案二：均衡优化。只将优化器状态卸载到 CPU，梯度依然保留在 GPU 中。这种方案下单卡显存占用在 19-20GB 左右，正好在 3090 的承受范围内，而且速度快得多，预计 3-4 天就能完成。
  

最终主播选择了方案二，这样时间耗得也不算久，内存也不算多，deepspeed还是挺强大。

代码适配：从 PyG 到 GammaGL

原项目的代码实现依赖 PyTorch Geometric (PyG)。为了更好地与实验室的技术栈对齐，主播进行了一项额外的改造工作：将所有的 PyG 代码替换为他们自行研发的GammaGL框架。

幸运的是，这两个框架的 API 接口高度相似，整个迁移过程比预想的要顺利。主要的不同点在于图对象的定义（PyG 的 Data vs GammaGL 的 Graph）和一些设备指定的方法上，但都很快解决了。

训练启动与未来展望

经过一番折腾，环境配置完毕，数据下载就绪，优化脚本也写好了。主播满怀期待地敲下了运行命令，看着日志滚动，GPU 占用率稳定在了 18642MB 左右，没有再报出可恶的 CUDA out of memory。那一刻，成就感满满！

目前，模型正在服务器上稳定地进行第一阶段的预训练。虽然最终的测试结果还需要几天时间才能出炉，但能够成功地在消费级显卡上驯服 7B 规模的图语言模型，本身就是一次巨大的成功。

再次附上我的项目地址，希望这份工作能帮助到社区里更多对 GLM 感兴趣的朋友们：
https://github.com/gdshjzm/GraphLAMA_ggl

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