不让任何GPU掉队：在TRL中使用Co-located vLLM释放效率

这篇来自Hugging Face的文章可能讨论了一种改进大型语言模型（LLM）训练和推理效率的方法，特别是侧重于在TRL（Transformer Reinforcement Learning）框架中使用vLLM（Very Large Language Model）。其核心思想是优化GPU利用率，确保在整个过程中没有GPU资源被浪费。这可能涉及诸如协同定位vLLM实例以共享资源或优化数据传输和处理管道等技术。文章可能重点介绍了与此方法相关的性能改进和潜在的成本节约。

• •专注于优化LLM任务的GPU利用率。
• •可能涉及在TRL框架内协同定位vLLM实例。
• •旨在提高效率并可能降低成本。