Acelerar el entrenamiento de RL multimodal con SkyRL en Amazon SageMaker HyperPod
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Este artículo demuestra cómo acelerar el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo multimodal utilizando SkyRL en Amazon SageMaker HyperPod. Los autores guían a los lectores a través de un flujo de trabajo que entrena el modelo de visión y lenguaje Qwen3-VL-8B para navegar laberintos visuales mediante la Optimización de Políticas Relativas Grupales (GRPO). Al aprovechar la resiliencia del clúster y la capacidad de guardar puntos de control de HyperPod, el sistema garantiza que los trabajos de larga duración puedan recuperarse de fallos de hardware sin perder el progreso. La solución utiliza una topología de clúster de Ray donde la inferencia y el entrenamiento se colocan en las mismas GPUs compartidas para maximizar la eficiencia. El entrenamiento comienza desde un punto de control de ajuste fino supervisado, mejorando la tasa de resolución de laberintos del 43,75 % a más del 95 %. El monitoreo se facilita mediante paneles predefinidos de Amazon Managed Grafana y el Panel de Ray dentro de SageMaker Studio. Finalmente, los adaptadores LoRA entrenados se alojan para la inferencia utilizando Ray Serve con carga dinámica desde Amazon S3.
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