ビデオメモリ不足に対処するためのさまざまな技術的解決策
Search-R1では、ビデオメモリ制限の問題に対して以下の解決策を提供しています：
- LoRAのチューニング技術::
- アダプタ層のパラメータのみを微調整することで、70%のビデオメモリフットプリントを削減
- 修正
train_ppo.sh正鵠を得る--use_lora trueパラメタリゼーション
- 勾配チェックポイント::
- タイムフォースペース戦略によるグラフィックスメモリ要件の削減
- セットアップ
gradient_checkpointing=True
- ミックス精密トレーニング::
- FP16/FP32混合精度の使用
- 設定ファイルで有効にする
fp16: true
- バッチ最適化::
- アダプト
per_device_train_batch_sizeパラメトリック - 初期値は4に設定し、ビデオメモリに応じて調整することを推奨する。
- アダプト
緊急対応プログラム：
- A100とColab Pro+（40GBビデオメモリー）の使用例
- モデル並列性を利用したネットワーク層の分割
- Llama 3-3Bモデルの推奨最小構成は24GBのビデオメモリです。
注：これはnvidia-smiコマンドを使って、グラフィックス・メモリの使用状況をリアルタイムでモニターすることができます。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Search-R1トレーニング中のビデオメモリ不足の問題を解決するには？
