如何低成本实现类似DeepSeek-R1 Zero的顿悟效果?

2025-09-10

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prescrição

TinyZero提供了一种仅需30美元预算的可行性方案：

Seleção de hardware：使用2张H200显卡(每小时6.4美元)，5小时内即可完成训练
Seleção de modelos：基于3B参数量的基础语言模型(LM)，显著降低计算成本
Caminho tecnológico：通过veRL(Verifiable Reinforcement Learning)强化学习框架，使模型自主发展出验证和搜索能力
优化措施：包含flash-attn等优化工具，提升训练效率

具体操作步骤可分为：1)环境配置 2)数据预处理 3)训练参数设置。环境配置需先创建Python3.9虚拟环境，安装vLLM0.6.3和ray等核心组件。