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选自oxen.ai

作者：Greg Schoeninger

编译：陈陈、用的有人泽南

RTX 3080 移动版能训练哪种大模型？本文为那些 GPU 资源有限时使用 GRPO 训练的占用开发者提供了宝贵的指导。

自 DeepSeek-R1 发布以来，大量群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的内存热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的破解基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。

GRPO 是用的有人一种在线学习算法（online learning algorithm），它通过使用训练过程中由训练模型自身生成的占用数据来进行迭代改进。GRPO 的大量目标是最大化生成补全（completions）的优势函数（advantage），同时确保模型保持在参考策略（reference policy）附近。内存

本文的破解目的是帮你节省一些时间，让你根据硬件预算选择合适的用的有人模型大小。在开始微调时，占用你必须做出的大量重要决定是选择模型大小，以及你是内存执行完全微调还是参数高效微调（PEFT）。

文章作者来自 AI 公司 Oxen.ai 的破解 CEO Greg Schoeninger。

原文链接：https://www.oxen.ai/blog/grpo-vram-requirements-for-the-gpu-poor

作者表示，他发现 trl 库中已经有一个易于使用的 GRPO 实现，便立刻开始了训练，使用的硬件是配备了 16GB 显存的 Nvidia GeForce RTX 3080 的小型笔记本电脑。正如大家可能遇到的问题，作者发现示例代码中的参数设置导致了一个巨大的显存不足（OOM，out of memory ）错误。

torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
Tried to allocate 1.90 GiB. GPU 0 has a total capacity of 15.73 GiB of which 1.28 GiB is free. 
Including non-PyTorch memory, this process has 14.43 GiB memory in use. Of the allocated memory 11.82 GiB is allocated by PyTorch, and 2.41 GiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management  (https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables)

实际使用情况

作者表示，他们进行了一系列实验，以确定训练各种大小的模型所需的显存（VRAM）要求。参数数量从 5 亿到 140 亿不等，他们比较了权重的完全微调与参数高效微调（使用 LoRA），所有训练运行都在英伟达 H100 上完成，因此这里的 OOM 意味着 >80GB 的 VRAM。