训练效率优化方案
针对Open R1项目的训练效率提升，可采用以下组合策略：
- hardware acceleration：必须使用配套的vLLM 0.6.6.post1版本（通过
pip install vllm==0.6.6.post1安装），其二进制文件针对PyTorch 2.5.1特别优化 - 训练方法选择::
1. 初始阶段使用SFT（监督微调）：python src/open_r1/sft.py
2. 进阶阶段切换GRPO（梯度惩罚强化优化）：python src/open_r1/grpo.py - Environment Configuration：严格创建Python 3.11虚拟环境（conda方案优先），避免依赖冲突导致训练中断
- Monitoring Tools：通过wandb login接入Weights and Biases平台，实时监控GPU利用率和loss曲线
建议首次运行时先小规模测试（添加–debug参数），确认无OOM后再全量训练。
This answer comes from the articleOpen R1: Hugging Face Replicates the Training Process of DeepSeek-R1The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化Open R1项目的模型训练效率？
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