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强化学习训练

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7月9日
02:07
02:07Fireworks AI@FireworksAI_HQ
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Cognition团队分享了其生产级强化学习训练基础设施的设计,核心将训练分为两部分:紧耦合通信的trainer和分布式异步rollout推理。他们的RL训练横跨三大洲四个数据中心,结合自有GPU集群和Fireworks AI等推理提供商的算力。rollout推理引擎通过压缩权重差异在对象存储中同步,实现分布式扩展。这套基础设施支撑了SWE-1.7模型的训练,并确保跨数据中心的可靠rollout。
行业CognitionSWE-1.7Fireworks AI强化学习训练分布式推理

推荐理由:Cognition分享了他们怎么跨三大洲四个数据中心做RL训练,用紧耦合trainer加分布式异步推理,还靠压缩权重差异同步,做到稳定rollout。做大规模RL的值得看看。
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