Visão geral da solução
O Open-Reasoner-Zero permite um treinamento eficiente de aprendizagem por reforço por meio de uma arquitetura técnica inovadora e de um design modular. Abaixo estão as instruções de operação específicas:
- Modo de integração de controlador únicoO projeto usa um controlador unificado para gerenciar o processo de treinamento e geração, evitando a sobrecarga de comunicação dos sistemas tradicionais de vários nós. Basta iniciar o comando de treinamento adicionando
--single-controllerpara ativar esse modo. - Alocação otimizada de recursos de GPUNo script de treinamento, é possível definir
--gpu-utilization 0.95para manter a utilização da GPU no estado ideal de cerca de 95% (o valor pode ser ajustado de acordo com o hardware real) - Treinamento de precisão mistoPor meio da função de precisão mista FP16/FP32 do DeepSpeed, tanto para garantir a precisão do cálculo quanto para melhorar a velocidade do cálculo, defina em config.yaml
mixed_precision: true
Programa de otimização avançada
Para modelos grandes, como o Qwen 2.5-32B:
- fazer uso de
--gradient-checkpointingAtive a tecnologia gradient checkpoint para economizar cerca de 70% de memória de vídeo - configurar
--pipeline-parallelism 4Permite o paralelismo de pipeline para ambientes com várias GPUs
Essa resposta foi extraída do artigoOpen-Reasoner-Zero: plataforma de treinamento de aprendizado por reforço de raciocínio em larga escala de código abertoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter um treinamento eficiente de aprendizagem por reforço e maximizar a utilização da GPU?
