X-R1批次大小错误的系统化解决方案
当遇到”batch size not divisible”错误时，应采取以下诊断和修复措施：
- 错误分析：检查全局批次大小是否等于num_processes×per_device_train_batch_size，且必须能被num_generations整除
- 调整方案1：修改zero3.yaml中的per_device_train_batch_size值(推荐设为1/2/4等2的幂次方)
- 调整方案2：改变num_generations参数(通常设为3的倍数)，保持与GPU数量的数学关系
- Advancement Program:启用梯度累积(gradient_accumulation_steps)，在不改变实际批次大小的情况下虚拟扩大批次
- 调试工具：使用accelerate.config的–debug模式可视化各参数间的计算关系
典型修复案例：4GPU环境设置num_processes=3，per_device_train_batch_size=2时，应将num_generations设为6(3×2=6)。
This answer comes from the articleX-R1: Low-cost training of 0.5B models in common devicesThe
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