SkyRL جعل بدء تشغيل النموذج الكبير باردًا دائمًا في الذاكرة، وزيادة القدرة على المعالجة مباشرة ×3، هذه الفكرة قذرة جدًا

موقع Coinjie News، ذكرت أن OneMillion\_AI أصدر بيانًا يقول إن SkyRL المفتوح المصدر لتنفيذ تكديس التدريب المتزامن حقق تطورًا ذاتيًا كبيرًا لنموذج كبير خلال ساعات، حيث زاد إجمالي معدل المعالجة التجريبية بمقدار 2.81 مرة، وزاد معدل المعالجة داخل العقدة الواحدة في الوقت المطلق حوالي 3.25 مرة. يهدف هذا الهيكل إلى تقليل تكاليف التشغيل المبدئية لإعادة تحميل النماذج الضخمة من خلال الإقامة الدائمة لنموذج مشترك في ذاكرة GPU، لمساعدة المطورين على إتمام تدريب البيانات الحية للنموذج الكبير بتكلفة ذاكرة منخفضة جدًا.