应对ReSearch训练显存不足的解决方案
针对24GB显存需求可能带来的硬件挑战，提供以下可替代方案：
- 分布式训练配置：通过ray框架实现多节点并行，在run.sh中调整–num_nodes参数，将计算负载分散到多个GPU
- 模型量化技术：修改verl环境中的模型加载方式，使用bitsandbytes库进行8-bit量化，显著降低显存占用
- 梯度检查点：在training/data_preprocess_hpqa.py中添加gradient_checkpointing=True参数，以时间换空间
- 分批训练策略：调整batch_size参数（建议从4开始尝试），配合–gradient_accumulation_steps保持总batch量
对于评估阶段的16GB显存需求，可采取：1)使用SGLang的–tp参数进行张量并行；2)降低–context-length至4096；3)启用vllm的内存优化模式。当出现CUDA out of memory错误时，建议先检查torch.cuda.memory_allocated()确认各进程显存占用。
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）》
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