Trinity-RFT(검색 파인튜닝)는 검색과 파인튜닝 워크플로우를 결합하여 모델의 정확도와 효율성을 향상시키는 통합 오픈 소스 프레임워크입니다. 사용자는 코퍼스를 준비하고, 검색 인덱스를 구축하며, 검색된 컨텍스트를 바로 훈련 루프에 삽입할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오의 다중 모달 검색을 지원하며, 인기 있는 벡터 저장소와 통합되고 평가 지표 및 배포 스크립트를 제공하여 빠른 프로토타입 제작과 운영 배포를 가능하게 합니다.
Trinity-RFT 핵심 기능
다중 모달 검색 인덱스 구축
검색 강화 파인튜닝 파이프라인
FAISS 및 기타 벡터 저장소와의 통합
구성 가능한 검색기 및 인코더 모듈
내장 평가 및 분석 도구
ModelScope 플랫폼 배포 스크립트
Trinity-RFT 장단점
단점
현재 적극적으로 개발 중이며, 안정성과 생산 준비 상태에 제한이 있을 수 있습니다.
상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다 (Python >=3.10, CUDA >=12.4, 최소 2개의 GPU).
강화 학습 프레임워크 및 분산 시스템 관리에 익숙하지 않은 사용자의 경우 설치 및 설정 과정이 복잡할 수 있습니다.
장점
온-폴리시, 오프-폴리시, 동기, 비동기 및 하이브리드 학습을 포함한 통합적이고 유연한 강화 미세 조정 모드를 지원합니다.
확장 가능한 분산 배포를 위해 탐험가와 트레이너를 분리하는 분리형 아키텍처로 설계되었습니다.
지연된 보상, 실패 및 긴 대기 시간을 처리하는 견고한 에이전트-환경 상호 작용을 제공합니다.
다양하고 혼란스러운 데이터를 위한 최적화된 체계적인 데이터 처리 파이프라인.
휴먼 인 더 루프 트레이닝과 Huggingface 및 ModelScope의 주요 데이터셋 및 모델과의 통합을 지원합니다.
ClearML은 전체 머신 러닝 라이프사이클을 자동화하고 최적화하는 기업급 오픈 소스 MLOps 플랫폼입니다. 실험 관리, 데이터 버전 관리, 모델 서빙, 파이프라인 자동화와 같은 기능을 통해 ClearML은 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 DevOps 팀이 ML 프로젝트를 효율적으로 관리하는 데 도움을 줍니다. 이 플랫폼은 개별 개발자에서부터 큰 팀까지 확장 가능하며, 모든 ML 운영에 대한 통합 솔루션을 제공합니다.
Hugging Face는 모델 라이브러리, 데이터 세트 및 모델 훈련 및 배포 도구를 포함하여 기계 학습(ML)을 위한 포괄적인 생태계를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 실무자, 연구원 및 개발자에게 사용자 친화적인 인터페이스와 리소스를 제공함으로써 AI를 민주화하는 데 중점을 두고 있습니다. Transformers 라이브러리와 같은 기능을 활용하여 Hugging Face는 ML 모델을 만들고, 미세 조정하고, 배포하는 워크플로우를 가속화하여 사용자가 최신 AI 기술의 발전을 쉽고 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.
