Technische Details der modularen Systemarchitektur
Das Projekt ist in einer Microservice-Architektur aufgebaut und besteht aus drei Hauptteilen: dem Retrieval-Prozessor (scrl), dem Trainingsmodul (verl) und dem Bewertungssystem. Die Codebasis zeigt, dass es das Ray-Framework zur Implementierung des verteilten Rechnens verwendet und die Skalierung auf mehrere Knoten über den Parameter PET_NODE_RANK unterstützt. Der Kerntechnologie-Stack enthält PyTorch 2.4.0, die FlashAttention-Beschleunigungsbibliothek und andere hochmoderne Komponenten, wobei die Isolierung von Abhängigkeiten durch die virtuelle Umgebung conda gewährleistet wird.
Im Hinblick auf die Flexibilität der Bereitstellung können Entwickler den Suchmaschinenadapter (der Serper/API oder Azure/Bing unterstützt) je nach Bedarf ersetzen oder eine LLM-Schnittstelle eines Drittanbieters wie Qwen-Plus über . /scrl/handler/config.yaml eine LLM-Schnittstelle eines Drittanbieters wie z. B. Qwen-Plus konfigurieren. Die Projektdokumentation beschreibt den kompletten Kompilierungsprozess für die CUDA 12.4-Umgebung, einschließlich spezieller Kompilierungsparameter für die flash-attn-Bibliothek, die einen schnellen Einsatz des Systems auf akademischen oder industriellen Forschungsplattformen ermöglichen sollen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearcher: Auf Verstärkungslernen basierende Fahr-KI zur Untersuchung komplexer ProblemeDie
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