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Trajectory bringt die Open-Source-Plattform SkyRL auf den Markt und erreicht eine Durchsatzsteigerung um das 2,81-Fache

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Laut OneMillion_AI hat Trajectory in Zusammenarbeit mit dem Sky Computing Lab der UC Berkeley und Anyscale kürzlich die Open-Source-Plattform SkyRL sowie die Multi-LoRA-Trainingsarchitektur für das Fine-Tuning großer Sprachmodelle angekündigt. Das System behebt Ineffizienzen herkömmlicher Modelloptimierung, indem es eine gemeinsam genutzte Modell-Basis im GPU-Speicher beibehält und mehrere Fine-Tuning-Experimente als leichte Adapter-Module behandelt. Tests zeigten, dass die End-to-End-Experimentdurchsatzrate um das 2,81-Fache verbessert wurde; die absolute Durchsatzrate bei einem einzelnen Knoten erreichte eine Verbesserung um das 3,25-Fache. Dadurch können große Modelle durch Echtzeit-Produktionsdaten eine Selbst-Evolution auf Stunden-Niveau erreichen. Der Trainingscode ist jetzt im SkyRL-Repository verfügbar.
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