要排除缓慢或卡住的微调过程的故障，首先检查硬件利用率和数据管道效率。如果您的 GPU 或 CPU 使用率较低（例如，GPU 低于 80-90%），则可能存在数据加载或预处理方面的瓶颈。例如，在没有适当批处理或缓存的情况下从磁盘加载大型数据集可能会导致延迟。使用 nvidia-smi（用于 GPU 监控）或系统资源监视器等工具来识别未充分利用的硬件。如果数据加载是问题所在，请通过使用内存映射文件、预取（例如，TensorFlow 的 tf.data.DATASET.prefetch）或减少训练期间不必要的转换来优化您的管道。此外，确保您的批量大小不要太小，因为这会限制 GPU 吞吐量，或者太大，这可能会导致内存不足错误并迫使系统浪费时间恢复。
接下来，检查模型架构和训练配置。具有过多参数或效率低下的层（例如，未优化的自定义层）的大型模型可能会减慢训练速度。例如，具有冗余注意力机制或未修剪层的模型可能会消耗不必要的计算。通过记录中间值来检查梯度是否正确传播——梯度消失会导致更新停滞。验证超参数：学习率过低可能会使损失的减少难以察觉，而学习率过高可能会导致不稳定。像 PyTorch Lightning 的 Profiler 或 TensorBoard 的跟踪视图这样的工具可以帮助查明缓慢的操作。如果使用混合精度训练，请确保已正确配置（例如，PyTorch 中的 torch.cuda.amp）以避免降低性能的静默故障。
最后，排除软件和环境问题。过时的框架版本（例如，PyTorch 1.x 与 2.x）可能缺少针对您的硬件的优化。检查分布式训练设置中是否存在死锁——例如，GPU 之间不匹配的集体操作可能会挂起该过程。验证您的数据：损坏的样本（例如，视觉任务中格式错误的图像）可能会导致预处理无限期地挂起。如果使用提前停止，请确认耐心值没有过高，这可能会使进度显得停滞。作为最后的手段，简化问题：尝试在小型数据集或更少的步骤上进行训练，以隔离问题是否依赖于数据。例如，如果 BERT 微调作业在 epoch 3 处停滞，请在 10 个样本上对其进行测试——如果它完成，则瓶颈可能在于数据处理或可扩展性。