大模型训练内存管理方案
针对3B+参数模型，推荐采用以下策略：
- distributed training: Settings
N_GPUS=2实现多卡并行，同步调整ROLLOUT_TP_SIZE=2匹配GPU数量 - Instruct优化：对QWen-2.5-3B模型使用
--template_type=qwen-instruct参数提升指令跟随能力 - Video Memory Optimization：安装flash-attn时添加
--no-build-isolation参数确保兼容性 - 批处理控制: in
train_tiny_zero.sh中调整批次大小，平衡内存占用与训练速度
实验命名建议包含模型规模信息，如countdown-qwen2.5-3b-instruct。训练前务必确认已通过conda activate zero激活环境，并正确设置DATA_DIR数据集路径变量。
This answer comes from the articleTinyZero: A Low-Cost Replication of DeepSeeK-R1 Zero's Epiphany EffectThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在3B以上大模型训练中避免GPU内存不足问题?
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