Alibaba lança sistema QwenGyre para acelerar treinamento de agentes de IA
O novo sistema QwenGyre, da equipe Qwen, promete reduzir o tempo de treinamento de agentes de IA em até 44% com uso otimizado de GPUs.
Pontos principais
- O QwenGyre utiliza um Elastic Scheduler para realocar GPUs entre rollout e treinamento, gerando aceleração de até 1,85x.
- O sistema introduz um Trajectory Processor que organiza execuções ramificadas em árvores de trajetória com amostras deduplicadas.
- O tempo de treinamento de ponta a ponta foi reduzido em cerca de 44% em comparação ao método Async.
- O desempenho no benchmark NL2RepoBench subiu de 52,5% para 58,5% em 48 passos.
A equipe do Qwen, do Alibaba, anunciou o lançamento do QwenGyre, um sistema voltado para o treinamento de agentes de IA em horizontes de longo prazo. A tecnologia utiliza um Elastic Scheduler para realocar recursos de GPU entre as fases de rollout e treinamento, alcançando uma aceleração de até 1,85x.
O sistema incorpora um Trajectory Processor para organizar execuções ramificadas em árvores de trajetória com amostras deduplicadas. Com essa arquitetura, o tempo de treinamento de ponta a ponta foi reduzido em aproximadamente 44% em relação ao método Async, enquanto o desempenho no benchmark NL2RepoBench avançou de 52,5% para 58,5% em 48 passos.
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