解决方案
TinyZero提供了一种仅需30美元预算的可行性方案:
- 硬件选择:使用2张H200显卡(每小时6.4美元),5小时内即可完成训练
- 模型选择:基于3B参数量的基础语言模型(LM),显著降低计算成本
- 技术路径:通过veRL(Verifiable Reinforcement Learning)强化学习框架,使模型自主发展出验证和搜索能力
- 优化措施:包含flash-attn等优化工具,提升训练效率
具体操作步骤可分为:1)环境配置 2)数据预处理 3)训练参数设置。环境配置需先创建Python3.9虚拟环境,安装vLLM0.6.3和ray等核心组件。
本答案来源于文章《TinyZero:低成本复现 DeepSeeK-R1 Zero 的顿悟效果》