Accélérer l'entraînement RL multimodal avec SkyRL sur Amazon SageMaker HyperPod
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Cet article montre comment accélérer l'entraînement du renforcement multimodal avec SkyRL sur Amazon SageMaker HyperPod. Les auteurs guident les lecteurs à travers un workflow qui entraîne le modèle vision-langue Qwen3-VL-8B pour naviguer dans des labyrinthes visuels en utilisant l'optimisation de politique relative par groupe (GRPO). En tirant parti de la résilience et de la sauvegarde d'état (checkpointing) d'HyperPod, le système garantit que les tâches de longue durée peuvent récupérer après des défaillances matérielles sans perdre de progrès. La solution utilise une topologie de cluster Ray où l'inférence et l'entraînement sont placés sur des GPU partagés afin de maximiser l'efficacité. L'entraînement démarre à partir d'un checkpoint de réglage fin supervisé, améliorant le taux de résolution du labyrinthe de 43,75 % à plus de 95 %. Le monitoring est facilité par des tableaux de bord préconçus Amazon Managed Grafana et le tableau de bord Ray au sein de SageMaker Studio. Enfin, les adaptateurs LoRA entraînés sont hébergés pour l'inférence en utilisant Ray Serve avec un chargement dynamique depuis Amazon S3.
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