TinyZero unterstützt flexible Hardware-Einsatzoptionen, je nach Modellgröße:
- Basiskonfiguration (Modelle bis zu 1.5B): eine einzelne GPU kann laufen, empfohlener Videospeicher ≥ 24GB (z.B. NVIDIA Tesla T4)
- Erweiterte Konfiguration (Modell 3B+)Multi-GPU-Parallelität ist erforderlich, 2xH200 (80GB RAM/Karte) wurde gemessen, um eine vollständige Trainingseinheit zu absolvieren.
Der Software-Installationsprozess umfasst wichtige Schritte:
- Erstellen Sie eine virtuelle Python 3.9-Umgebung:
conda create -n zero python=3.9 - Installieren Sie PyTorch 2.4.0 (muss zu CUDA 12.1 passen):
pip install torch==2.4.0 - Kernkomponenten: vllm 0.6.3 (Inferenzbeschleunigung) + ray (verteiltes Rechnen) + verl (Rahmen für verstärkendes Lernen)
- Tools zur Leistungsoptimierung: flash-attn (Aufmerksamkeitsbeschleunigung) + wandb (Trainingsüberwachung)
Besonderer Hinweis: Das Multi-GPU-Training erfordert die Einstellung des ParametersROLLOUT_TP_SIZEgleich der Anzahl der GPUs ist, und konfigurieren Sie den ParameterVLLM_ATTENTION_BACKEND=XFORMERSum den Optimierer zu aktivieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTinyZero: eine kostengünstige Nachbildung von DeepSeeK-R1 Zeros Epiphanie-EffektDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Hardware und Vorinstallation ist für das Training mit TinyZero erforderlich?
