Search-R1のハードウェア要件
Search-R1は、大規模言語モデル学習用の強化学習フレームワークとして、コンピューティング・ハードウェアに対する明確な要件がある。公式ドキュメントによると、モデル学習を行うには、少なくとも24GBのビデオメモリを搭載したGPUが必要です（NVIDIA A100のようなプロフェッショナル・コンピューティング・カードを推奨）。この要件は、いくつかの技術的要因に起因しています：
- LLMの基本パラメータの大きさが30億（3B）レベルに達する
- 強化学習の学習過程では、複数のモデル・インスタンスを同時に維持する必要がある。
- 検索拡張世代（RAG）シナリオにおけるベクトル計算オーバーヘッド
プロジェクトチームは、ハードウェア条件を満たしたプラットフォーム上で、全トレーニングプロセスに通常数時間かかる詳細な実行例（NQデータセット）を提供している。また、ドキュメントでは、ネットワーク接続の安定性とAPIの有効性が、実行を成功させるための追加的なキーファクターとして強調されている。
この答えは記事から得たものである。Search-R1: 検索と推論のための大規模モデルを学習する強化学習について
