Эффективные 情境訓練 решения
Используйте 情境訓練 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.
情境訓練
Открытая платформа для расширенного поиска и тонкой настройки модели, повышающая производительность текста, изображений и видео с помощью масштабируемого поиска.00Что такое Trinity-RFT?Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) — объединённый открытый фреймворк, предназначенный для повышения точности и эффективности моделей за счёт сочетания процессов поиска и тонкой настройки. Пользователи могут подготовить корпус данных, создать индекс поиска и сразу же вставить полученный контекст в обучающие циклы. Поддержка мультимодального поиска для текста, изображений и видео, интеграция с популярными векторными хранилищами, а также оценочные метрики и сценарии развертывания для быстрого прототипирования и внедрения в производство.Основные функции Trinity-RFT- Мультимодальное построение индексов поиска
- Процесс тонкой настройки с поисковой поддержкой
- Интеграция с FAISS и другими векторными хранилищами
- Настраиваемые модули поиска и энкодера
- Встроенные инструменты оценки и анализа
- Сценарии развертывания для платформы ModelScope
Плюсы и минусы Trinity-RFTМинусы
В настоящее время активно разрабатывается, что может ограничивать стабильность и готовность к производству.Требуются значительные вычислительные ресурсы (Python >=3.10, CUDA >=12.4 и как минимум 2 GPU).Процесс установки и настройки может быть сложным для пользователей, не знакомых с фреймворками обучения с подкреплением и управлением распределёнными системами.Плюсы
Поддерживает унифицированные и гибкие режимы тонкой настройки с подкреплением, включая on-policy, off-policy, синхронное, асинхронное и гибридное обучение.Разработан с раздельной архитектурой, разделяющей исследователя и тренера для масштабируемых распределённых развертываний.Надёжное взаимодействие агента с окружением, учитывающее отложенные награды, сбои и большие задержки.Оптимизированные систематические пайплайны обработки данных для разнообразных и неструктурированных данных.Поддержка обучения с участием человека и интеграция с основными наборами данных и моделями Huggingface и ModelScope.Открытый исходный код с активной разработкой и полной документацией.
Рекомендуемые