エラー防止プログラム
典型的な問題の予防策
- 勾配異常検出::
- ある
trainer.pyセットアップgradient_norm_threshold: 1.0 - オートズームを有効にする：
--auto-scale-lr - コントロール
gradient_health_check.logログファイル
- ある
- ハードウェア互換性::
- うごきだす
./scripts/hardware_check.sh検証環境 - 異なるアーキテクチャのGPUの混在を避ける
- NVLink接続がPCIeより優先される
- うごきだす
- ハイパーパラメータの検証::
- 利用する
validate_config.pyパラメータの合理性チェック - 主要パラメータの警告値：
- 学習率が0.001を超えると警告が発せられる
- バッチサイズがVRAM80%の自動調整を超える
- 利用する
故障回復メカニズム
プロテクション内蔵：
- 1000ステップごとにチェックポイントを自動保存
- 異常な中断が続くことがある
--resume-from再開 - メモリ・オーバーフロー時の勾配チェックポイントの自動起動
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 強化学習トレーニングでよくある設定ミスを避けるには？
