错误预防方案
针对典型问题的防范措施：
- 梯度异常检测::
- existir
trainer.pyconfigurargradient_norm_threshold: 1.0 - 启用自动缩放：
--auto-scale-lr - controle
gradient_health_check.logarquivo de registro
- existir
- compatibilidade de hardware::
- estar em movimento
./scripts/hardware_check.shAmbiente de verificação - 避免混用不同架构GPU
- NVLink连接优先于PCIe
- estar em movimento
- 超参数验证::
- fazer uso de
validate_config.py检查参数合理性 - 关键参数警戒值：
- 学习率＞0.001会触发警告
- batch_size超过VRAM80%自动调整
- fazer uso de
故障恢复机制
内置的防护措施：
- 每1000steps自动保存checkpoint
- 异常中断后可通过
--resume-fromretomada - 内存溢出时自动激活gradient checkpointing
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 " 怎样避免强化学习训练中的常见错误配置？
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