可复现性保障方案
Open-Reasoner-Zero 提供完整的复现支持：
- Docker全环境封装::
- 预构建镜像：
docker pull openreasonerzero/official:latest - 精确版本控制：Dockerfile锁定PyTorch 2.0.1+cu117等核心依赖
- 环境验证脚本：
./scripts/verify_env.py
- 预构建镜像：
- 实验记录系统::
- automatic generation
experiment_log.json记录：- 完整git commit哈希
- CUDA/cuDNN版本
- 所有随机种子值
- utilization
--enable-wandb参数连接Weights & Biases服务
- automatic generation
协作研究建议
建议工作流程：
- 创建实验分支：
git checkout -b exp-[实验代号] - modifications
config.yaml时添加变更注释 - utilization
./scripts/snapshot.sh生成环境快照 - 通过GPQA Diamond基准作为统一评估标准
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 " 在学术研究场景中如何优化实验的可复现性？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil