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怎样解决Search-R1训练过程中显存不足的问题?

2025-08-27 1.2 K

应对显存不足的多种技术方案

针对显存限制问题,Search-R1提供以下解决方案:

  1. LoRA调优技术::
    • 仅微调适配器层参数,可减少70%显存占用
    • 修正train_ppo.sh正鵠を得る--use_lora true参数启用
  2. 勾配チェックポイント::
    • 通过时间换空间策略降低显存需求
    • セットアップgradient_checkpointing=True
  3. ミックス精密トレーニング::
    • 使用FP16/FP32混合精度
    • 在配置文件中启用fp16: true
  4. 批量优化::
    • アダプトper_device_train_batch_sizeパラメトリック
    • 建议初始值设为4,根据显存调整

緊急対応プログラム:

  • 使用Colab Pro+的A100实例(40GB显存)
  • 采用模型并行技术分割网络层
  • 对于Llama3-3B模型,建议最低配置为24GB显存

注:可通过nvidia-smi命令实时监控显存使用情况。

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