一个ai小白想请教8b模型的训练问题

问题描述：

我租了一个8卡的服务器，我以为微调8b模型应该很快的，t4性能也不算差吧，为什么感觉训练过程很慢，比如sft要两三天才能完成，这个正常吗？

当前流程：

• 底座模型：Qwen3-8B
• 第一阶段：SFT 已完成
• 当前阶段：在合并后的 SFT 模型上继续做 ORPO 偏好训练

硬件：

• 8 x Tesla T4
• 每张 16GB 显存
• 总显存约 120GB+

训练设置：

• 4bit + LoRA
• per_device_train_batch_size=1
• gradient_accumulation_steps=4
• optimizer=paged_adamw_8bit
• device_map=auto
• 多卡训练，但还没上 FSDP / ZeRO

偏好数据规模：

• train: 6497
• val: 797
• 总 preference pairs: 7294

序列长度分布（截断前）：

• p50: 3182 tokens
• p75: 3435
• p90: 3678
• p95: 3840
• p99: 4214
• max: 5432

网友解答：

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--【壹】--：

速度上来看，t4给我感觉不如N卡。除了显存大一些，感觉其他都不占优势。这个速度算正常。

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--【贰】--：

好的谢谢佬，如果8卡t4部署 8b模型推理能达到多少token/s的输出呀，想问下