本文介绍了一种在 Hugging Face Jobs 上跨节点异步运行 GRPO 与 LoRA 的训练方案。其核心思路是借助对象存储桶与代理通信机制,绕开对 NCCL 的依赖,从而简化分布式强化学习的工程实现。该方案降低了跨节点训练的门槛,尤其适用于资源受限或硬件异构的环境,为 LLM 后训练提供了一条更易落地的技术路径。
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