分布式训练优化方案
Verifiers结合vLLM+FSDP的双层并行策略实现资源最大化利用：
- data parallelism::
GRPOTrainer默认支持多GPU推理，通过--data-parallel-sizeParameter Configuration - 模型并行:: In conjunction with the
prime-rl集成后可开启FSDP全分片模式，支持千亿参数训练 - Flow line optimization: Use
flash-attn加速注意力计算，建议安装时添加--no-build-isolation
推荐配置：
- 7个GPU运行
vf-vllm服务处理推理请求 - 单独GPU运行训练进程（Zero Stage 3配置）
- set up
NCCL_P2P_DISABLE=1避免通信阻塞 - 监控工具显示各GPU利用率应保持在85%以上
对于8卡以上节点，建议使用torchrun启动多节点训练。
This answer comes from the articleVerifiers：用于训练大语言模型的强化学习环境工具库The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化大规模强化学习训练时的GPU资源利用率？
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