根據 OneMillion_AI，Trajectory 與加州大學柏克萊分校的 Sky Computing Lab 以及 Anyscale 合作，最近宣布了開源的 SkyRL 平台與用於大型語言模型微調的 Multi-LoRA Training 架構。該系統透過在 GPU 記憶體中保留共享模型基底，並將多個微調實驗視為輕量級的適配器模組，來解決傳統模型最佳化中的低效率。測試顯示端到端實驗吞吐量提升了 2.81 倍；單節點的絕對時間吞吐量也達到 3.25 倍的提升，使大型模型能透過即時的生產資料在每小時層級實現自我演化。訓練程式碼現已在 SkyRL 儲存庫中提供。
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