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如何低成本实现类似DeepSeek-R1 Zero的顿悟效果?

2025-09-10 2.8 K

処方

TinyZero提供了一种仅需30美元预算的可行性方案:

  • ハードウェアの選択:使用2张H200显卡(每小时6.4美元),5小时内即可完成训练
  • モデルの選択:基于3B参数量的基础语言模型(LM),显著降低计算成本
  • テクノロジー・パス:通过veRL(Verifiable Reinforcement Learning)强化学习框架,使模型自主发展出验证和搜索能力
  • 优化措施:包含flash-attn等优化工具,提升训练效率

具体操作步骤可分为:1)环境配置 2)数据预处理 3)训练参数设置。环境配置需先创建Python3.9虚拟环境,安装vLLM0.6.3和ray等核心组件。

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