분산 AI 연구소 Gradient가 Echo-2 분산 강화학습 프레임워크를 출시했습니다.

BlockBeats 뉴스에 따르면, 2월 12일에 분산 AI 연구소 Gradient가 Echo-2 분산 강화 학습 프레임워크를 출시했으며, 이 프레임워크는 AI 연구의 교육 효율 장벽을 깨기 위해 설계되었으며, 아키텍처 수준에서 Learner와 Actor의 결합을 해제하여 대형 모델의 사후 교육 비용을 줄입니다.

공식 자료에 따르면, 이 프레임워크는 30B 모델의 사후 교육 비용을 4,500달러에서 425달러로 낮출 수 있습니다. Echo-2는 비동기 교육(Async RL)을 위해 저장계산 분리 기술을 활용하며, 샘플링 계산을 불안정한 GPU 인스턴스 및 Parallax 기반의 이질적 GPU에 할당할 수 있습니다. 또한 Gradient는 학생 및 연구원을 대상으로 한 RLaas(강화 학습 서비스) 플랫폼 Logits을 출시할 계획이며, 현재 학생 및 연구원을 대상으로 한 사전 예약이 시작되었습니다.