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怎样解决Search-R1训练过程中显存不足的问题？

2025-08-27

1.2 K

应对显存不足的多种技术方案

针对显存限制问题，Search-R1提供以下解决方案：

LoRA调优技术：
- 仅微调适配器层参数，可减少70%显存占用
- 修改train_ppo.sh中的--use_lora true参数启用
梯度检查点：
- 通过时间换空间策略降低显存需求
- 设置gradient_checkpointing=True
混合精度训练：
- 使用FP16/FP32混合精度
- 在配置文件中启用fp16: true
批量优化：
- 调整per_device_train_batch_size参数
- 建议初始值设为4，根据显存调整

应急方案：

使用Colab Pro+的A100实例（40GB显存）
采用模型并行技术分割网络层
对于Llama3-3B模型，建议最低配置为24GB显存

注：可通过nvidia-smi命令实时监控显存使用情况。

本答案来源于文章《Search-R1：强化学习训练大模型搜索与推理的工具》

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