Почему все боятся дообучать 7B-модели на Colab (и зря)
Представь: у тебя есть свежая 7B-модель, горсть данных для рассуждений и горящие глаза. Ты открываешь бесплатный Colab, запускаешь скрипт - и через пять минут получаешь CUDA out of memory. Классика. Памяти на T4 всего 16 ГБ, а модель с градиентами и оптимизатором просит в три раза больше. Большинство на этом сдается или начинает искать платные A100. А зря.
Проблема не в железе. Проблема в том, как мы его используем. Стандартный пайплайн тонкой настройки бездумно грузит в память всё подряд: веса в fp32, оптимизатор, градиенты для каждого параметра. Результат - ты даже не успеваешь начать.
GRPO и TRL: магия, которая ужимает память в 7 раз
Забудь про обычный PPO или SFT. GRPO (Group Relative Policy Optimization) - это как PPO, но без головной боли. Он не требует отдельной модели-критика, что сразу отрезает тонну памяти. А TRL (Transformer Reinforcement Learning) от Hugging Face - это библиотека, которая заворачивает всю эту магию в понятные абстракции.
Комбинация GRPO из TRL с грамотными техниками квантизации и offloading'а позволяет упаковать обучение 7B-модели в смешные 12-13 ГБ оперативки. На T4 - впритык, но работает. Я проверял.
1 Выбираем модель-основу
Не бери первую попавшуюся 7B-модель. Тебе нужна архитектура с уже зачатками логического мышления. Идеальные кандидаты - Mistral 7B или Llama 3.1 8B (да, она чуть больше, но техники ниже справятся). Избегай моделей, обученных только на диалогах - им не хватает внутреннего монолога для reasoning. Если хочешь экстремального вызова, попробуй подходы из Dark CoT, но адаптированные под 7B.
2 Готовим датасет: не просто вопросы и ответы
Reasoning - это цепочка мыслей. Твой датасет должен содержать не ответ, а рассуждение. Формат: вопрос, затем пошаговое размышление ("Let's think step by step..."), и только потом итог. Собрать такие данные сложно, но можно сгенерировать с помощью более мощной модели (Claude 3.5 Sonnet через API) или взять готовые наборы вроде AIME или MATH. Главное - не меньше 1000 качественных примеров.
| Что нужно | Что не нужно |
|---|---|
| Вопрос: "Если 5 машин за 5 часов делают 5 деталей, сколько часов нужно 100 машинам для 100 деталей?" | Просто ответ: "5 часов" |
| Рассуждение: "Одна машина делает одну деталь за 5 часов. Значит, 100 машин за 5 часов сделают 100 деталей." | Ответ без логики |
3 Настраиваем Colab: включаем режим ниндзя
Открой новый ноутбук в Google Colab. В настройках среды выбери T4 GPU. Не бери CPU или TPU - они для этого не подходят. Первая ячейка - установка зависимостей. Тебе понадобятся: последние версии transformers, accelerate, peft, trl, bitsandbytes, и wandb для логирования. Устанавливай с флагом -U, чтобы обновить всё до последней версии.
Колаб может разорвать сессию через 12 часов, а обучение 7B-модели иногда занимает больше. Сохраняй чекпойнты каждые 500 шагов на Google Drive. Используй для этого callback в TRL.
4 Оптимизация памяти: семь техник, которые спасут твой T4
Вот где начинается магия. Применяй все пункты, без исключений.
- 4-битная квантизация (NF4): Загружай модель сразу в 4-битном формате с помощью bitsandbytes. Это уменьшает размер модели в 4 раза почти без потери качества для reasoning.
- Double Quantization: Квантизируй и сами квантовые константы. Еще 20% экономии.
- Flash Attention 2: Обязательно используй. Ускоряет обучение и снижает потребление памяти на внимании.
- Gradient Checkpointing: Включай. Тормозит процесс на 20%, но позволяет обрабатывать более длинные последовательности.
- LoRA (Low-Rank Adaptation): Не трогай все веса модели. Обучай только адаптеры LoRA (rank 16 или 32). Это сокращает число обучаемых параметров в десятки раз.
- <\/ul>
5 Конфигурация GRPO: магия в деталях
Здесь большинство ошибается, выставляя гиперпараметры как для обычного PPO. Запомни: GRPO чувствителен к размеру группы (group size). Выставь group size равным 4 или 8 - это оптимально для баланса стабильности и памяти. Коэффициент энтропии (entropy coefficient) поставь около 0.01, чтобы модель не отклонялась слишком сильно от исходной. Скорость обучения (learning rate) - не больше 1e-5. Используй оптимизатор AdamW с 8-битными состояниями (adamw 8bit).
💡Reward model в GRPO - это просто функция, оценивающая качество reasoning. Начни с чего-то простого: совпадение ключевых логических шагов или оценка с помощью другой, маленькой модели (например, distilled version). Не пытайся встраивать 70B-модель как судью - она не влезет.6 Запуск и мониторинг: жди сюрпризов
Запускай обучение. Первые 100 шагов loss будет скакать как сумасшедший - это нормально. Следи за двумя метриками: reward (он должен медленно расти) и perplexity (он не должен взлетать до небес). Если perplexity резко вырос - модель забыла свой исходный язык. Останови, уменьши learning rate. Используй Weights & Biases для красивого отслеживания. Если не хочешь платить за W&B, логируй в TensorBoard или просто в CSV.
7 Оценка: не верь loss, верь тестам
После обучения (а на T4 это может занять 6-10 часов) протестируй модель на примерах, которых не было в датасете. Задай ей логические головоломки, математические задачи. Сравни ответы с исходной моделью. Настоящий reasoning проявляется в способности разбивать сложную проблему на шаги. Если модель просто выдает правильный ответ без объяснений - что-то пошло не так.
Что делать, когда всё сломалось: частые ошибки
- Ошибка: "RuntimeError: CUDA out of memory" после 10 минут обучения. Решение: Уменьши batch size. Выставь его равным 1. Да, это медленно, но работает. Включи gradient accumulation (steps 4 или 8), чтобы имитировать больший batch.
- Ошибка: Модель начинает генерировать абракадабру. Решение: Слишком высокий learning rate или коэффициент энтропии. Вернись к шагу 5, уменьши оба значения в 2 раза.
- Ошибка: Обучение идет, но reward не растет. Решение: Твоя reward функция не работает. Упрости ее. Вместо сложной логики оценивай просто наличие ключевых слов-маркеров reasoning ("step", "therefore", "because").
- Ошибка: Colab отключается через несколько часов. Решение: Пиши скрипт, который сохраняет чекпойнт каждые 30 минут на Google Drive. При переподключении загружай последний чекпойнт и продолжай. <\/ul>
Неочевидный совет: после обучения дообъедини адаптеры LoRA с исходной моделью и сделай дополнительную 1-2 эпохи SFT (Supervised Fine-Tuning) на тех же данных. Это стабилизирует вывод и убирает артефакты, которые иногда появляются после RL. Подробнее о пайплайнах тонкой настройки - в полном руководстве.
И последнее. Не жди, что твоя 7B-модель после этого гайда победит GPT-4o в математической олимпиаде. Но она научится рассуждать. А это - самый ценный навык для локальной модели, которая должна думать, а не просто повторять заученные фразы. Дальше - эксперименты с архитектурами, например, дистилляция в Mamba или сборка собственного фреймворка, как в битве KEF vs OpenAI o3. Но это уже другая история.
