TinyZero支持灵活的硬件部署方案，具体需求取决于模型规模：
- 基础配置（1.5B以下模型）：单GPU即可运行，推荐显存≥24GB（如NVIDIA Tesla T4）
- 进阶配置（3B+模型）：需要多GPU并行，实测2xH200（80GB显存/卡）可完成完整训练
软件安装流程包含关键步骤：
- 创建Python 3.9虚拟环境：
conda create -n zero python=3.9 - 安装PyTorch 2.4.0（需匹配CUDA 12.1）：
pip install torch==2.4.0 - 核心组件：vllm 0.6.3（推理加速）+ ray（分布式计算）+ verl（强化学习框架）
- 性能优化工具：flash-attn（注意力加速）+ wandb（训练监控）
特别注意：多GPU训练需要设置ROLLOUT_TP_SIZE参数与GPU数量一致，并配置VLLM_ATTENTION_BACKEND=XFORMERS以启用优化器。
Essa resposta foi extraída do artigoTinyZero: uma réplica de baixo custo do efeito epifânico do DeepSeeK-R1 ZeroO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 使用TinyZero进行训练需要哪些硬件条件和前置安装？
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