低成本训练X-R1模型的解决方案
要利用普通硬件训练0.5B参数的R1-Zero模型，需按照以下步骤操作：
- 硬件配置：确保拥有至少4张NVIDIA 3090 GPU，支持AVX/AVX2指令集的CPU，以及16GB以上内存
- 环境搭建：安装Linux系统(推荐Ubuntu 20.04+)、匹配的CUDA Toolkit(如11.8)和C++编译器
- パラメータ調整：修改recipes/zero3.yaml配置文件，将num_processes设为3(预留1张GPU给vLLM推理)
- 批次控制：确保per_device_train_batch_size与num_generations的乘积等于总批次大小
- 分布式训练：使用accelerate launch命令启动GRPO算法训练，通过–num_processes参数控制GPU使用数量
关键技巧：可利用梯度累积减少显存占用，训练时关闭不必要的日志记录可提升效率约15%。
この答えは記事から得たものである。X-R1：一般的なデバイスの0.5Bモデルを低コストでトレーニングについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何在普通设备（如4张3090 GPU）上低成本训练0.5B参数的X-R1模型？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil