分步实现基于Search-R1的模型训练方案
要实现大模型自主调用搜索引擎的能力，需按以下步骤操作：
- environmental preparation：安装Python 3.9虚拟环境和PyTorch 2.4.0（需兼容CUDA 12.1）
- 核心组件安装: By
pip install vllm==0.6.3安装推理引擎，使用pip install -e .安装veRL框架 - Data preparation：处理NQ数据集或自定义JSONL格式数据，确保包含prompt、ground_truth等必要字段
- 检索服务配置: Modification
retriever_server.py配置搜索API，或搭建本地检索服务器 - priming training: By
bash train_ppo.sh执行强化学习训练，建议使用24GB显存GPU
关键优化点：
- 使用LoRA调优技术可降低显存消耗
- 内置重排序器能提升搜索精度20%以上
- 通过Wandb实时监控训练指标
典型训练耗时：在A100 GPU上处理NQ数据集约需3-5小时，具体取决于超参数设置。
This answer comes from the articleSearch-R1: A Tool for Reinforcement Learning to Train Large Models for Search and ReasoningThe
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