Uma variedade de soluções técnicas para lidar com a falta de memória de vídeo
O Search-R1 oferece as seguintes soluções para o problema de limitação da memória de vídeo:
- Técnicas de ajuste de LoRA::
- Reduz o espaço ocupado pela memória de vídeo do 70% ajustando apenas os parâmetros da camada do adaptador
- modificações
train_ppo.shacertou em cheio--use_lora trueparametrização
- ponto de controle de gradiente::
- Redução dos requisitos de memória gráfica por meio de uma estratégia de tempo por espaço
- configurar
gradient_checkpointing=True
- Treinamento de precisão misto::
- Uso de precisão mista FP16/FP32
- Habilite-o no arquivo de configuração
fp16: true
- otimização de lotes::
- adaptar
per_device_train_batch_sizeparâmetros - Recomenda-se que o valor inicial seja definido como 4 e ajustado de acordo com a memória de vídeo.
- adaptar
Programa de Resposta a Emergências:
- Exemplo de A100 com Colab Pro+ (40 GB de memória de vídeo)
- Segmentação de camadas de rede usando paralelismo de modelos
- Para o modelo Llama 3-3B, a configuração mínima recomendada é de 24 GB de memória de vídeo
Observação: Isso pode ser feito por meio donvidia-smipara monitorar o uso da memória gráfica em tempo real.
Essa resposta foi extraída do artigoSearch-R1: Aprendizado por reforço para treinar modelos grandes para pesquisa e raciocínioO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema de memória de vídeo insuficiente durante o treinamento do Search-R1?
