缘辉旺盾网量化 消息,2 月 12 日,分布式 AI 实验室 Gradient 发布 Echo-2 分布式强化学习框架,目标打破 AI 研究训练效率壁垒,通过在架构层实现 Learner 与 Actor 的解耦降低大模型的后训练成本。
官方数据显示,该框架可将 30B 模型的后训练成本从 4500 美元降低至 425 美元。Echo-2 利用存算分离技术进行异步训练(Async RL),支持将采样算力卸载至不稳定显卡实例与基于 Parallax 的异构显卡。此外 Gradient 还计划推出 RLaaS(强化学习即服务)平台 Logits,目前已面向学生与研究人员开放预约。
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