错误预防方案
针对典型问题的防范措施：
- 梯度异常检测::
- existieren
trainer.pyaufstellengradient_norm_threshold: 1.0 - 启用自动缩放：
--auto-scale-lr - Kontrolle
gradient_health_check.logProtokolldatei
- existieren
- Hardware-Kompatibilität::
- in Bewegung sein
./scripts/hardware_check.shÜberprüfung der Umgebung - 避免混用不同架构GPU
- NVLink连接优先于PCIe
- in Bewegung sein
- 超参数验证::
- ausnutzen
validate_config.py检查参数合理性 - 关键参数警戒值：
- 学习率＞0.001会触发警告
- batch_size超过VRAM80%自动调整
- ausnutzen
故障恢复机制
内置的防护措施：
- 每1000steps自动保存checkpoint
- 异常中断后可通过
--resume-fromWiederaufnahme - 内存溢出时自动激活gradient checkpointing
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 " 怎样避免强化学习训练中的常见错误配置？
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