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合不拢腿pe肉书屋,DeepSeek用的GRPO占用大量内存?有人给出了些破解方法

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batch_size=1,由于 GRPO 为每个查询生成多个响应,batch size 会迅速失控。gradient_accumulation_steps=4,优化器是另一个占用大量 VRAM 的地方。此参数决定了我们将存储的梯度以帮助优化器进行其「爬山」过程。num_completions=4,DeepSeekMath 论文中使用了 64。这完全超出了有些人的计算预算。max_prompt_length=256,如果你想训练模型拥有更大上下文的推理能力,将不得不增加 VRAM。GSM8K 的提示相对较小,适合此测试。max_completion_length=786,同样,由于计算注意力的内存有限,推理链在这里受到限制。上下文或生成的 token 越多,需要的内存就越大。LoRA target_modules=["q_proj", "k_proj", "o_proj", "up_proj", "down_proj"] 在这方面可以尝试几种不同的迭代。target_modules="all-linear" 是一种流行的方式,可以从你的 LoRA 中挤出最多的性能(就准确性而言)。


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吐息第1~2集
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