Programme zur Fehlervermeidung
Vorbeugende Maßnahmen für typische Probleme:
- Erkennung von Gradientenanomalien::
- existieren
trainer.pyaufstellengradient_norm_threshold: 1.0 - Aktivieren Sie den automatischen Zoom:
--auto-scale-lr - Kontrolle
gradient_health_check.logProtokolldatei
- existieren
- Hardware-Kompatibilität::
- in Bewegung sein
./scripts/hardware_check.shÜberprüfung der Umgebung - Vermeiden Sie das Mischen von GPUs unterschiedlicher Architekturen
- NVLink-Konnektivität hat Vorrang vor PCIe
- in Bewegung sein
- Hyperparameter-Verifizierung::
- ausnutzen
validate_config.pyÜberprüfung der Rationalität der Parameter - Schlüsselparameter Alarmwerte:
- Lernraten > 0,001 lösen Warnungen aus
- batch_size überschreitet VRAM80%-Auto-Anpassung
- ausnutzen
Mechanismen zur Wiederherstellung im Falle eines Ausfalls
Eingebauter Schutz:
- Automatisches Speichern von Kontrollpunkten alle 1000 Schritte
- Auf abnormale Unterbrechungen können folgen
--resume-fromWiederaufnahme - Automatische Aktivierung des Gradienten-Checkpointing bei Speicherüberlauf
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen-Reasoner-Zero: Open-Source-Plattform für großangelegtes Reasoning Reinforcement Learning TrainingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich häufige Fehlkonfigurationen beim Reinforcement Learning Training vermeiden?
