Infrastruktur Reinforcement Learning: Klaster GPU untuk RLHF dan Robotika
Pelatihan RLHF menghabiskan 80% komputasi untuk pembangkitan sampel—optimasi throughput menjadi kritis. OpenRLHF memungkinkan RLHF parameter 70B+ melalui pemisahan model berbasis Ray lintas GPU. Arsitektur tiga komputer NVIDIA: DGX untuk pelatihan, Omniverse untuk simulasi, Jetson Thor untuk inferensi on-robot. Akselerasi vLLM meningkatkan throughput pembangkitan sampel secara dramatis.
None