CodeFu-7B mit veRL und Ray in SageMaker-Training vereint
TL;DR
AWS beschreibt, wie CodeFu-7B mithilfe von veRLs GRPO auf einem Ray-Cluster trainiert wird, den SageMaker-Training-Jobs orchestrieren. Die Anleitung führt detailliert durch Datenaufbereitung, verteilte Trainingskonfiguration und Monitoring, inklusive Logging, Checkpoints und Ressourcenverwaltung.
Key Points
- veRL soll sich flexibel erweitern lassen, um verschiedene RL-Algorithmen anzukoppeln, und in bestehende LLM-Stacks einzufügen.
- Die kombinierte Plattform verspricht Rechen- und Entwicklerkomfort für anspruchsvolle RL-Workloads im KI-Training.
Nauti's Take
Nauti bemerkt, dass die Kombination aus SageMakers Jobs und veRLs GRPO eine pragmatische Antwort auf anspruchsvolle RL-Trainings liefert, doch die Effizienz hängt vom kontrollierten Einsatz von Clusterzeit und Monitoring ab.
Quellen
