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#vision-language-models

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No GPU left behind: Unlocking Efficiency with Co-located vLLM in TRL
Article2024년 2월 5일

No GPU left behind: Unlocking Efficiency with Co-located vLLM in TRL

TRL의 co located vLLM은 GRPO의 학습과 생성을 동일한 GPU·분산 프로세스 그룹에서 번갈아 실행해 유휴 시간과 통신 비용을 줄이며, 모델 크기와 텐서 병렬화 설정에 따라 최대 1.73배의 처리량 향상을 보였다.

huggingface.co
#ai-architecture#multimodal#agent-routing#capex-cycle
Asynchronous Robot Inference: Decoupling Action Prediction and Execution
Article2023년 4월 23일

Asynchronous Robot Inference: Decoupling Action Prediction and Execution

로봇 정책이 미래 행동 묶음을 예측하는 동안 실행을 멈추는 문제를 줄이기 위해, 글은 행동 예측과 실행을 분리하는 비동기 추론 구조로 지연을 제거하고 더 촘촘한 제어 루프를 만드는 방법을 설명합니다.

huggingface.co
#ai-architecture#multimodal#agent-routing#llm
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