Verschiedene technische Lösungen zur Bewältigung des Mangels an Videospeicher
Search-R1 bietet die folgenden Lösungen für das Problem der Videospeicherbegrenzung:
- LoRA-Abstimmungstechniken::
- Verringert den Videospeicherbedarf des 70%, indem nur die Parameter der Adapterschicht feinabgestimmt werden
- Änderungen
train_ppo.shden Nagel auf den Kopf treffen--use_lora trueParametrisierung
- Steigungskontrollpunkt::
- Verringerung des Grafikspeicherbedarfs durch eine Zeit-für-Raum-Strategie
- aufstellen
gradient_checkpointing=True
- Gemischtes Präzisionstraining::
- Gemischte FP16/FP32-Genauigkeit verwenden
- Aktivieren Sie sie in der Konfigurationsdatei
fp16: true
- Chargenoptimierung::
- anpassen
per_device_train_batch_sizeParameter - Es wird empfohlen, den Anfangswert auf 4 einzustellen und ihn entsprechend dem Videospeicher anzupassen.
- anpassen
Programm für Notfallmaßnahmen:
- Beispiel eines A100 mit Colab Pro+ (40 GB Videospeicher)
- Segmentierung von Netzschichten durch Modellparallelität
- Für das Modell Llama 3-3B beträgt die empfohlene Mindestkonfiguration 24 GB Videospeicher
Hinweis: Dies kann über die Funktionnvidia-smium die Nutzung des Grafikspeichers in Echtzeit zu überwachen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSearch-R1: Verstärkungslernen zum Trainieren großer Modelle für Suche und SchlussfolgerungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem des unzureichenden Videospeichers beim Search-R1-Training lösen?
