ソリューションの概要
Open-Reasoner-Zeroは、革新的な技術アーキテクチャとモジュール設計により、効率的な強化学習トレーニングを可能にします。以下に具体的な操作方法を示します：
- シングルコントローラー統合モードこのプロジェクトでは、統一されたコントローラーを使用してトレーニングと生成プロセスを管理し、従来のマルチノードシステムの通信オーバーヘッドを回避しています。トレーニング・コマンドは
--single-controllerパラメータでこのモードを有効にする。 - GPUリソースの最適な割り当てトレーニングスクリプトでは
--gpu-utilization 0.95GPU使用率を95%前後の理想的な状態に保つためのパラメータ（値は実際のハードウェアに応じて調整可能） - ミックス精密トレーニングDeepSpeedのFP16/FP32混合精度機能により、計算精度を確保し、計算速度を向上させるために、config.yamlで以下のように設定します。
mixed_precision: true
高度最適化プログラム
Qwen 2.5-32Bなどの大型モデル用：
- 利用する
--gradient-checkpointingグラデーション・チェックポイント技術を有効にし、約70%のビデオメモリを節約 - コンフィグ
--pipeline-parallelism 4マルチGPU環境でのパイプライン並列処理が可能
この答えは記事から得たものである。Open-Reasoner-Zero：オープンソースの大規模推論強化学習トレーニングプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 効率的な強化学習トレーニングを実現し、GPUを最大限に活用するには？
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