20x Fine-tuning TRL nhanh hơn với RapidFire AI

Tìm hiểu cách Fine-tuning TRL nhanh hơn 20 lần bằng cách sử dụng RapidFire AI.

November 22, 2025
5 min read

20x Fine-tuning TRL nhanh hơn với RapidFire AI — Tìm hiểu cách Fine-tuning TRL nhanh hơn 20 lần bằng cách sử dụng RapidFire AI.

Tối ưu hóa quá trình tinh chỉnh TRL với RapidFire AI: Nhanh hơn 20 lần

Hugging Face TRL (Transformer Reinforcement Learning) giờ đây đã tích hợp chính thức với RapidFire AI, giúp tăng tốc đáng kể quá trình tinh chỉnh và thử nghiệm sau huấn luyện của bạn. Người dùng TRL hiện có thể khám phá, cài đặt và sử dụng RapidFire AI như một giải pháp tối ưu để so sánh nhiều cấu hình tinh chỉnh/huấn luyện sau quá trình, tùy chỉnh các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mà không cần thay đổi code phức tạp hay làm phình to yêu cầu về GPU.

Tại sao điều này lại quan trọng?

Khi tinh chỉnh hoặc huấn luyện sau quá trình cho LLM, các nhóm thường không có đủ thời gian và/hoặc ngân sách để so sánh nhiều cấu hình, mặc dù việc này có thể cải thiện đáng kể các chỉ số đánh giá. RapidFire AI cho phép bạn chạy đồng thời nhiều cấu hình TRL – ngay cả trên một GPU duy nhất – và so sánh chúng gần như theo thời gian thực thông qua một cơ chế lập lịch và thực thi mới, thích ứng dựa trên phân đoạn dữ liệu. Theo các thử nghiệm nội bộ được tham khảo trên trang TRL, phương pháp này mang lại hiệu suất thử nghiệm cao hơn khoảng 16–24 lần so với việc so sánh các cấu hình tuần tự, giúp bạn đạt được các chỉ số tốt hơn nhanh hơn nhiều.

Những gì bạn nhận được ngay lập tức

Bọc TRL thay thế tức thì: Sử dụng RFSFTConfig, RFDPOConfig, và RFGRPOConfig để thay thế gần như 100% cho các cấu hình SFT/DPO/GRPO của TRL mà không cần thay đổi code.
Huấn luyện đồng thời theo phân đoạn dữ liệu thích ứng: RapidFire AI chia nhỏ tập dữ liệu thành một số phân đoạn và luân chuyển các cấu hình qua GPU tại ranh giới phân đoạn để cho phép so sánh “táo với táo” sớm hơn và tối đa hóa việc sử dụng GPU.
Các hoạt động điều khiển tương tác (IC Ops): Từ chính bảng điều khiển, bạn có thể Dừng, Tiếp tục, Xóa và Sao chép-Chỉnh sửa bất kỳ chạy nào đang diễn ra để tránh lãng phí tài nguyên vào các cấu hình kém hiệu quả và tập trung vào các cấu hình hoạt động tốt hơn – không cần khởi động lại tác vụ, không cần quản lý nhiều GPU hoặc cluster, không làm phình to tài nguyên.

Điều phối đa GPU: Trình lập lịch RapidFire AI tự động đặt và điều phối các cấu hình trên các GPU khả dụng theo các phân đoạn dữ liệu thông qua các cơ chế bộ nhớ chia sẻ hiệu quả. Bạn chỉ cần tập trung vào mô hình và các chỉ số đánh giá của mình, không phải lo về các chi tiết kỹ thuật.
Bảng điều khiển dựa trên MLflow: Các chỉ số, nhật ký và IC Ops thời gian thực tại một nơi ngay khi bạn bắt đầu thử nghiệm. Hỗ trợ cho các bảng điều khiển khác như Trackio, W&B, và TensorBoard sẽ sớm có mặt.

Cách thức hoạt động

RapidFire AI chia ngẫu nhiên tập dữ liệu của bạn thành các “phân đoạn” và luân chuyển các cấu hình LLM qua các GPU tại ranh giới phân đoạn. Bạn nhận được tín hiệu tăng dần về các chỉ số đánh giá trên tất cả các cấu hình nhanh hơn nhiều. Việc lưu và tải checkpoint tự động thông qua một cơ chế lưu trữ/tải mô hình dựa trên bộ nhớ chia sẻ hiệu quả giúp quá trình huấn luyện diễn ra mượt mà, ổn định và nhất quán. Sử dụng IC Ops để thích ứng ngay lập tức: dừng các cấu hình hoạt động kém sớm hơn và sao chép các cấu hình đầy hứa hẹn với các tùy chỉnh cấu hình được tinh chỉnh, tùy chọn khởi động ấm từ trọng số của cấu hình cha.

Bắt đầu ngay hôm nay

🚀 Thử nghiệm ngay: Notebook Colab tương tác — Không cần cài đặt, chạy trên trình duyệt của bạn.

📚 Tài liệu đầy đủ: oss-docs.rapidfire.ai — Hướng dẫn chi tiết, ví dụ và tham chiếu API.

💻 GitHub: RapidFireAI/rapidfireai — Mã nguồn mở, sẵn sàng cho sản xuất.

📦 Cài đặt qua PyPI: pypi.org/project/rapidfireai — pip install rapidfireai

💬 Tham gia Cộng đồng: Discord — Nhận trợ giúp, chia sẻ kết quả, yêu cầu tính năng.

RapidFire AI được xây dựng vì thực trạng phổ biến của việc thử nghiệm từng cấu hình một đã lãng phí cả thời gian và chu kỳ GPU. Với tích hợp chính thức này, mọi người dùng TRL có thể tinh chỉnh/huấn luyện sau quá trình thông minh hơn, lặp lại nhanh hơn và triển khai các mô hình tốt hơn.

Hãy thử tích hợp và cho chúng tôi biết: Vòng lặp thử nghiệm của bạn nhanh hơn bao nhiêu? Chúng ta nên xây dựng gì tiếp theo? Chúng tôi mới chỉ bắt đầu, và phản hồi của bạn sẽ định hình hướng đi của chúng tôi.

AI Today - SkyAI