ReSearch的训练流程包含以下关键步骤：
- 数据准备：
下载HotpotQA数据集，执行data_preprocess_hpqa.py脚本将数据转换为parquet格式 - 参数配置：
编辑training/run.sh文件，设置：
– 模型路径(actor_model_path)
– RAG服务地址(search_url)
– 训练/开发集路径 - 启动训练：
在verl环境下执行bash training/run.sh开始训练
训练过程中的注意事项：
- 日志监控：使用TensorBoard查看训练曲线(
tensorboard --logdir runs/) - 资源配置：
– 单节点训练需8个GPU
– 多节点需通过ray框架配置分布式训练 - 故障排查：
– 检查CUDA与PyTorch版本兼容性
– 确认RAG服务正常运行
– 参考GitHub Issues中的已知问题解决方案
训练完成后，会在指定路径下生成模型检查点供后续评估使用。
本答案来源于文章《ReSearch：强化搜索推理能力的 Qwen2.5-7B 模型（实验）》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在本地训练ReSearch模型？训练过程中需要注意什么？
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