训练优化方案
要提升倒计时任务的表现，建议采用以下方法：
- Pré-processamento de dados: Executar
countdown.py脚本预处理专属数据集，指定--local_dir参数配置存储路径 - 单GPU优化：当模型≤1.5B时，设置
N_GPUS=1responder cantandoROLLOUT_TP_SIZE=1确保资源高效利用 - Registros experimentais：通过wandb工具监控训练过程，结合matplotlib可视化分析
- mecanismo de atenção：强制启用
VLLM_ATTENTION_BACKEND=XFORMERSAprimoramento da eficiência computacional
关键环境变量设置示例：EXPERIMENT_NAME=countdown-qwen2.5-0.5b定义实验名称，BASE_MODEL指定基础模型路径。注意预处理阶段需激活zero虚拟环境。
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 " 怎样优化TinyZero在倒计时任务中的训练效果?
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