大模型训练内存管理方案
针对3B+参数模型,推荐采用以下策略:
- 分散トレーニング設定
N_GPUS=2
实现多卡并行,同步调整ROLLOUT_TP_SIZE=2
匹配GPU数量 - Instruct优化:对QWen-2.5-3B模型使用
--template_type=qwen-instruct
参数提升指令跟随能力 - ビデオメモリの最適化:安装flash-attn时添加
--no-build-isolation
参数确保兼容性 - 批处理控制で
train_tiny_zero.sh
中调整批次大小,平衡内存占用与训练速度
实验命名建议包含模型规模信息,如countdown-qwen2.5-3b-instruct
。训练前务必确认已通过conda activate zero
激活环境,并正确设置DATA_DIR
数据集路径变量。
この答えは記事から得たものである。TinyZero:DeepSeeK-R1ゼロのエピファニー効果を低コストで再現について