UC Berkeley Sky Lab

Trajectory 通过并发多 LoRA 栈实现更快的 AI 模型更新

Trajectory 开发了一个新的并发多 LoRA 训练栈，专为持续学习而设计，旨在取代传统的漫长模型更新周期。该平台通过将每个实验映射到共享的多租户引擎上的专用 LoRA 适配器，使模型能够从实时反馈和生产交互中学习。据报道，该系统通过优化 GPU 内存使用和跨作业的负载均衡，在实验吞吐量方面比单租户框架提高了 2.81 倍，且训练奖励没有回归。