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LitGPT에서 여러 GPU와 노드로 확장하기 위한 FSDP(완전 샤디드 데이터 병렬) 분산 학습 가이드.
'''bash'''
RWKV는 **타임 믹싱**(시퀀스 처리) 블록과 **채널 믹싱**(피처 처리) 블록을 번갈아 가며 사용합니다.
이 문서는 몰페이트로 제공되는 모든 피처라이저를 카테고리별로 정리한 포괄적인 카탈로그를 제공합니다.
레일팩은 철도의 기본 제작자입니다. 대부분의 프로젝트에 대해 제로 구성.
사용자가 Google 광고, 메타(페이스북/인스타그램), LinkedIn, 트위터/X 또는 기타 광고 플랫폼에서 유료 광고 캠페인에 대한 도움을 원할 때. 사용자가 'PPC', '유료 미디어', '광고 카피', '광고 크리에이티브', 'ROAS', 'CPA', '광고 캠페인', '재타겟팅' 또는 '오디언스 타겟팅'을 언급할 때도 사용하세요 이 스키
마일즈는 슬라임을 기반으로 구축된 엔터프라이즈급 RL 프레임워크로, 대규모 MoE 훈련을 위한 고급 기능을 추가합니다:
**증상**: 손실 폭발, NaN 값, 보상 붕괴
OpenRLHF에서 RL 알고리즘에 대한 완전한 가이드: PPO, REINFO++, GRPO, RLOO 및 그 변형들.
OpenRLHF에서 맞춤형 보상 기능 및 에이전트 RLHF 구현에 대한 완전한 가이드.
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.