注目★★★★★Hugging Face Papers
Miles v0.1、64基のGB300で動く本番向けRL基盤
30秒で把握
- 1Miles v0.1 がフロンティア向け本番RL基盤をオープンソース化
- 2SGLang・Megatron-LM・PyTorch FSDPと3方式の重み同期に対応
- 3GLM-5.2 744B-A40BをGB300 64基で実行し中央値263秒を達成
要約
Radixark は、フロンティアモデルのポストトレーニング向けフルスタック基盤 Miles v0.1 をオープンソース化した。SGLangベースのロールアウトエンジン、NVIDIA Megatron-LMまたはPyTorch FSDPを選べるTrainer、3種類の重み同期方式を備える。フルパラメータRLに加え、LoRA RL、オンポリシー蒸留、教師ありファインチューニング、真のオンポリシーなロールアウトと学習の整合、拡散モデルに対応する。GLM-5.2 744B-A40Bを使った端末操作コーディングの非同期エージェントRLでは、NVIDIA GB300 64基で最初の30ステップの中央値が263秒だった。
あなたへの影響
大規模RLやポストトレーニングを扱う日本の研究・開発チームは、既存のSGLang、Megatron-LM、PyTorch FSDP構成との適合性を次スプリントで検証するとよい。
推奨:LoRAや蒸留を含む複数方式を同一基盤で比較できるため、評価用の小規模実験から段階的に導入できる。