ReSearch 的完整训练对硬件配置有严格要求，其计算需求主要来自三个方面：
- Model loading：Qwen2.5-7B 采用 BF16 精度加载时需占用 14GB 基础显存
- 搜索交互：实时调用 RAG 服务会额外增加 3-5GB 的显存开销
- 梯度计算：GRPO 算法需要存储多步轨迹数据用于策略更新
推荐配置为 8 块 NVIDIA A100（40GB）显卡组成训练集群，使用如下关键技术优化：
- 采用 ZeRO-3 显存优化技术，将模型参数分散到多卡
- 使用 vLLM 实现高效推理，将 PagedAttention 应用于强化学习的动作采样
- 通过 ray 框架实现参数服务器架构，支持弹性扩展
训练流程包含两个阶段：
- 初期（0-1000步）：重点优化搜索调用策略，平均吞吐 3 samples/sec/GPU
- 后期（1000+步）：微调整体策略网络，吞吐下降至 1.5 samples/sec/GPU
完整的 HotpotQA 训练需约 48 小时，支持通过 TensorBoard 实时监控损失曲线和奖励值变化。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " ReSearch 的训练流程需要 24GB 以上显存支持多 GPU 协同计算
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