이 게시물에서는 Amazon SageMaker 학습 작업을 사용하여 veRL 및 Ray를 사용하여 경쟁 프로그래밍을 위한 특수화된 70억 개 파라미터 모델인 CodeFu-7B를 훈련하는 방법을 소개합니다. veRL은 대형 언어 모델 (LLM)을 위한 유연하고 효율적인 훈련 라이브러리로, 다양한 강화 학습 알고리즘의 간편한 확장 및 기존 LLM 인프라와의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 이는 SageMaker 학습 작업에서 관리되는 분산 Ray 클러스터 내에서 이루어집니다. 데이터 준비, 분산 훈련 설정, 포괄적인 관측력을 다루며, 이 통합 접근 방식이 복잡한 강화 학습 훈련 작업에 대해 계산 규모와 개발자 경험을 모두 제공하는 방법을 자세히 살펴봅니다.

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