이 게시물에서는 경쟁 프로그래밍을 위한 전문 70억 매개변수 모델인 CodeFu-7B를, 다양한 RL(강화 학습) 알고리즘의 손쉬운 확장과 기존 LLM 인프라와의 원활한 통합을 가능하게 하는 유연하고 효율적인 대규모 언어 모델(LLM) 훈련 라이브러리인 veRL과 함께 Group Relative Policy Optimization (GRPO)를 사용하여 SageMaker 트레이닝 작업으로 관리되는 분산 Ray 클러스터 내에서 훈련하는 방법을 시연합니다. 우리는 데이터 준비, 분산 훈련 설정, 그리고 포괄적인 관찰 가능성(observability)을 포함하는 전체 구현 과정을 살펴보고, 이러한 통합된 접근 방식이 정교한 RL 훈련 워크로드에 대해 계산 규모와 개발자 경험을 모두 어떻게 제공하는지 보여줄 것입니다.
Programming Notes
제목: Amazon SageMaker 트레이닝 작업에서 veRL 및 Ray를 활용한 CodeFu-7B 훈련
이 게시물에서는 경쟁 프로그래밍을 위한 전문 70억 매개변수 모델인 CodeFu-7B를, 다양한 RL(강화 학습) 알고리즘의 손쉬운 확장과 기존 LLM 인프라와의 원활한 통합을 가능하게 하는 유연하고 효율적인 대규모 언어 모델(LLM) 훈련 라이브러리인 veRL과 함께...