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怎样避免强化学习训练中的常见错误配置？

2025-09-05

1.3 K

错误预防方案

针对典型问题的防范措施：

梯度异常检测：
1. 在trainer.py中设置gradient_norm_threshold: 1.0
2. 启用自动缩放：--auto-scale-lr
3. 监控gradient_health_check.log日志文件
硬件兼容性：
- 运行./scripts/hardware_check.sh验证环境
- 避免混用不同架构GPU
- NVLink连接优先于PCIe
超参数验证：
- 使用validate_config.py检查参数合理性
- 关键参数警戒值：
  - 学习率＞0.001会触发警告
  - batch_size超过VRAM80%自动调整

内置的防护措施：