ReSearch的训练流程包含以下关键步骤：
- Data preparation::
下载HotpotQA数据集，执行data_preprocess_hpqa.py脚本将数据转换为parquet格式 - Parameter Configuration::
compilertraining/run.sh文件，设置：
– 模型路径(actor_model_path)
– RAG服务地址(search_url)
– 训练/开发集路径 - priming training::
在verl环境下执行bash training/run.shStart training
训练过程中的注意事项：
- Log Monitoring：使用TensorBoard查看训练曲线(
tensorboard --logdir runs/) - Resource allocation::
– 单节点训练需8个GPU
– 多节点需通过ray框架配置分布式训练 - troubleshooting::
– 检查CUDA与PyTorch版本兼容性
– 确认RAG服务正常运行
– 参考GitHub Issues中的已知问题解决方案
训练完成后，会在指定路径下生成模型检查点供后续评估使用。
This answer comes from the articleReSearch: a Qwen2.5-7B model for enhanced search reasoning (experimental)The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在本地训练ReSearch模型？训练过程中需要注意什么？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil