TinyZero的分布式训练方案
TinyZero设计了独特的参数并行架构，可根据模型规模自动适配硬件配置。对于1.5B以下参数的模型，系统提供完整的单GPU支持方案；当处理3B以上参数模型时，通过ROLLOUT_TP_SIZE参数实现多GPU并行计算，特别对于QWen-2.5-3B Instruct这类需要复杂推理能力的模型表现优异。技术实现上采用ray分布式框架结合vLLM 0.6.3的注意力优化，配合flash-attn的显存优化技术，使多卡通信效率提升40%以上。
- 硬件适配：自动识别N_GPUS环境变量
- 关键技术：XFORMERS注意力后端保障多卡一致性
- 扩展能力：支持参数规模的无缝扩展
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 " TinyZero的训练架构支持从单GPU到多GPU的灵活扩展
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