LoRA共享权重法降低Agent评测成本
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LoRA共享权重法降低Agent评测成本
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AI 综述
yb2698分享了一种用于Agent强化学习训练的省算力方法：为每个模型配置一个vLLM、为每个harness配置一个trainer，并在共享权重上挂载LoRA adapter。其介绍称，评测时由一个vLLM同时服务9个checkpoint的adapter，1350个Agent会话用时不到1小时、费用约5美元；若将适配器合并为完整权重，费用约为90美元。
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最新进展11月6日 00:29
LoRA共享权重训练法将1350个Agent会话评测成本降至约5美元报道时间线
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11月6日
- AGI HuntLoRA共享权重训练法将1350个Agent会话评测成本降至约5美元
yb2698分享了Agent RL训练中的省算力方法，让每个模型使用一个vLLM、每个harness使用一个trainer，并在共享权重上挂载LoRA adapter。评测阶段由一个vLLM同时服务9个checkpoint的adapter，完成1350个Agent会话用时不到1小时、费用约5美元；合并为完整权重则约需90美元。
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