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Google Developers AI は Ray 2.55 で Google Cloud TPU の公式サポートを開始し、開発者が Ray の API を使って分散 Python ワークロードを TPU で実行可能になったと発表した。
TLDR AI は、大規模言語モデルの強化学習後学習を容易に構築・再現・運用するためのフレームワーク「Miles」を紹介した。このツールは、分散システム化が進む大規模 LLM 向けに、トレーニングの構成可能性と拡張性を高めつつ、研究者やインフラチームがコアトレーナーをカスタマイズできる設計となっている。
マイクロソフトのAzure Kubernetes Serviceチームが、Anyscaleの管理対象Rayサービスを大規模に実行するためのガイダンスを公開した。GPU容量制限、分散MLストレージ、認証期限切れ問題の3点に焦点を当てている。