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RLHF 훈련 중 활용도를 극대화하기 위한 OpenRLHF의 GPU 리소스 공유 시스템에 대한 전체 가이드.
여러 기계에 걸쳐 OpenRLHF를 사용한 분산 레이 클러스터 훈련에 대한 완전한 가이드.
SimPO 교육을 위한 선호도 데이터셋에 대한 완전한 가이드.
심에 대한 완전한 가이드PO 하이퍼파라미터 선택 및 조정.
SimPO 손실 함수 및 수학적 공식에 대한 완전한 가이드.
슬라임은 레이가 조율한 세 개의 모듈 아키텍처로 작동합니다:
**증상**: 추론 엔진이 훈련 중에 작동 중단, 연결 오류 발생
토치포지는 완전히 비동기화된 RL 시스템을 기반으로 합니다:
**증상**: "GPU 리소스 부족" 오류
인프라와 알고리즘을 분리하는 메타의 라이브러리인 토치포지를 사용하여 PyTorch 네이티브 에이전트 RL에 대한 지침을 제공합니다. 깨끗한 RL 추상화, 쉬운 알고리즘 실험, 또는 Monarch와 TorchTitan을 사용한 확장 가능한 훈련을 원할 때 사용하세요.
TRL에서 직접 선호 최적화 손실 변형에 대한 완전한 가이드.
PPO, GRPO, RLOO, OnlineDPO를 통한 온라인 강화 학습 가이드.
지침 조정 및 작업별 미세 조정을 위한 TRL을 사용한 지도 학습 미세 조정(SFT)에 대한 완전한 가이드.
훈련 루프의 중앙 컨트롤러. 자원 할당을 관리하고 작업자 그룹을 조정합니다.
**증상**: 생성 단계 중 CUDA 메모리 부족
Verl(Volcano Engine RL)을 사용한 강화 학습을 통해 LLM을 훈련시키기 위한 지침을 제공합니다. 유연한 인프라 백엔드를 갖춘 대규모 LLM 사후 학습을 위해 RLHF, GRPO, PPO 또는 기타 RL 알고리즘을 구현할 때 사용하세요.
EXPLE ANORAY는 쿼리를 실행하고 실제 타이밍을 보여주며 실제 성능 병목 현상을 드러냅니다.
오래된 통계는 쿼리 플래너가 잘못된 결정을 내리게 합니다. 진공 청소기는 공간을 회수하고 통계를 업데이트합니다.
일반적인 소프트웨어 개발 시나리오를 위한 즉시 사용 가능한 이메일 템플릿. 청중의 목소리에 맞춰 톤과 디테일 수준을 조절하세요.
철도 프로젝트를 나열하고, 전환하고, 구성하세요. 사용자가 모든 프로젝트를 나열하거나, 프로젝트를 전환하거나, 프로젝트 이름을 변경하거나, PR 배포를 활성화/비활성화하거나, 프로젝트를 공개/비공개하거나, 프로젝트 설정을 수정하고 싶을 때 사용하세요.