使用Open-Reasoner-Zero进行模型训练的操作流程如下：
- Preparing training data::
- 项目自带57k条高质量训练数据，位于data文件夹中
- 如需自定义数据，需按照文档说明整理格式
- priming training::
- 在容器/本地环境中运行：python train.py –model Qwen2.5-7B –data-path ./data
- 主要参数说明：–model选择模型类型（7B或32B）；–data-path指定训练数据路径
- 监控训练过程::
- 训练日志显示在主节点终端上
- 可随时查看日志以排查问题
- 训练完成后的操作::
- 保存训练好的模型权重
- 准备进行性能评估
注意事项：训练时间取决于硬件配置，对于Qwen2.5-7B模型可能需要数小时；建议保持终端开启以监控训练状态；如遇到问题可通过GitHub Issues寻求帮助。
This answer comes from the articleOpen-Reasoner-Zero: Open Source Large-Scale Reasoning Reinforcement Learning Training PlatformThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用Open-Reasoner-Zero进行模型训练？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil