应对显存不足的多种技术方案
针对显存限制问题,Search-R1提供以下解决方案:
- LoRA调优技术::
- 仅微调适配器层参数,可减少70%显存占用
- modifications
train_ppo.sh
hit the nail on the head--use_lora true
参数启用
- gradient checkpoint::
- 通过时间换空间策略降低显存需求
- set up
gradient_checkpointing=True
- Mixed precision training::
- 使用FP16/FP32混合精度
- Enable it in the configuration file
fp16: true
- 批量优化::
- align
per_device_train_batch_size
parameters - 建议初始值设为4,根据显存调整
- align
Emergency Response Program:
- 使用Colab Pro+的A100实例(40GB显存)
- 采用模型并行技术分割网络层
- 对于Llama3-3B模型,建议最低配置为24GB显存
注:可通过nvidia-smi
命令实时监控显存使用情况。
This answer comes from the articleSearch-R1: A Tool for Reinforcement Learning to Train Large Models for Search and ReasoningThe