应对显存不足的多种技术方案
针对显存限制问题,Search-R1提供以下解决方案:
- LoRA调优技术::
- 仅微调适配器层参数,可减少70%显存占用
- modificações
train_ppo.sh
acertou em cheio--use_lora true
参数启用
- ponto de controle de gradiente::
- 通过时间换空间策略降低显存需求
- configurar
gradient_checkpointing=True
- Treinamento de precisão misto::
- 使用FP16/FP32混合精度
- Habilite-o no arquivo de configuração
fp16: true
- 批量优化::
- adaptar
per_device_train_batch_size
parâmetros - 建议初始值设为4,根据显存调整
- adaptar
Programa de Resposta a Emergências:
- 使用Colab Pro+的A100实例(40GB显存)
- 采用模型并行技术分割网络层
- 对于Llama3-3B模型,建议最低配置为24GB显存
注:可通过nvidia-smi
命令实时监控显存使用情况。
Essa resposta foi extraída do artigoSearch-R1: Aprendizado por reforço para treinar modelos grandes para pesquisa e raciocínioO