Open-Reasoner-Zeroを使ったモデルトレーニングの手順は以下の通り：
- トレーニングデータの準備::
- プロジェクトには、dataフォルダにある57kの高品質トレーニングデータが付属しています。
- カスタマイズされたデータが必要な場合は、ドキュメントの指示に従ってフォーマットを整理する必要があります。
- プライミングトレーニング::
- コンテナ/ローカル環境での実行： python train.py -model Qwen2.5-7B -data-path ./データ
- 主なパラメータ：-modelはモデルタイプ（7Bまたは32B）を選択、-data-pathは学習データのパスを指定。
- トレーニング・プロセスのモニタリング::
- マスターノードの端末にトレーニングログが表示される
- ログはいつでも閲覧でき、問題のトラブルシューティングが可能
- トレーニング終了後の運用::
- 学習済みモデルの重みを保存
- 業績評価の準備
注：トレーニング時間はハードウェアの構成に依存し、Qwen2.5-7Bモデルでは数時間かかる場合があります。トレーニング状況を監視するために端末をオンにしておくことをお勧めします。
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
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