В статье рассматривается применение Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) для оптимизации обучения моделей Mixture-of-Experts (MoE) с использованием методов Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) и Group Relative Policy Optimization (GRPO). При пост-тренировке таких моделей возникают три основных вызова: координация разнородных вычислений, поддержание высокой пропускной способности связи и динамическая оркестрация подсистем.
Использование Elastic Fabric Adapter (EFA) и DeepEP на AWS позволяет эффективно решать эти проблемы, обеспечивая высокую производительность и стабильность в процессе обучения. MoE стал стандартной архитектурой для масштабирования больших языковых моделей, позволяя достигать сотен миллиардов и даже триллионов параметров, сохраняя при этом эффективность вывода через разреженность.
Данная статья подчеркивает важность современных технологий для решения сложных задач в области машинного обучения и оптимизации вычислительных ресурсов. Применение EKS, EFA и DeepEP демонстрирует, как можно повысить эффективность работы с большими моделями, что имеет значительное значение для дальнейшего развития искусственного интеллекта.