针对更大规模模型的训练，TinyZero需要特殊处理以下技术要点：
1. 分布式训练配置
必须设置：
N_GPUS=2（实际GPU数量）ROLLOUT_TP_SIZE=2（张量并行度）- ausnutzen
--nnodes=1限制单节点多卡模式
2. 内存优化策略
关键参数：
- .
KV_CACHE_DTYPE=uint8压缩显存占用 - aufstellen
MAX_MODEL_LEN=2048控制序列长度 - erhöhen.
--disable_custom_all_reduce避免通信瓶颈
3. Instruct模型适配
特别处理：
- 数据预处理需指定
--template_type=qwen-instruct - 微调阶段学习率降至1e-6（基础模型1e-5）
- Erhöhung
--use_lora参数启用LoRA适配
4. 监控与调试
推荐方案：
- 通过wandb实时追踪
value_lossim Gesang antwortenreward_mean - 使用IPython嵌入检查MCTS搜索树质量
- 当显存不足时，优先减小
batch_size而非模型精度
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTinyZero: eine kostengünstige Nachbildung von DeepSeeK-R1 Zeros Epiphanie-EffektDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 在3B以上模型训练时，TinyZero需要特别注意哪些技术细节？
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