TinyZero的分布式训练方案
TinyZero设计了独特的参数并行架构,可根据模型规模自动适配硬件配置。对于1.5B以下参数的模型,系统提供完整的单GPU支持方案;当处理3B以上参数模型时,通过ROLLOUT_TP_SIZE参数实现多GPU并行计算,特别对于QWen-2.5-3B Instruct这类需要复杂推理能力的模型表现优异。技术实现上采用ray分布式框架结合vLLM 0.6.3的注意力优化,配合flash-attn的显存优化技术,使多卡通信效率提升40%以上。
- 硬件适配:自动识别N_GPUS环境变量
- 关键技术:XFORMERS注意力后端保障多卡一致性
- 扩展能力:支持参数规模的无缝扩展
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