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/训练/rl-轨迹采样

保留您自己的训练器。
规模化扩展 rollout 采样。

在 Grid 上运行 rollout 采样,同时由您的团队完全掌控训练器与核心算法。先规划试点范围,再对预留容量进行报价。

报价预留容量 · 无公开费率卡 · 非自助式服务

探索 智能体 RL全部训练方案

开展试点需准备的要素。

阅读 rollout 指南
检查点与训练器
候选检查点、精度、框架、算法以及奖励函数或评估器。确认各项训练方法与权重刷新要求。
采样工作负载
上下文与输出长度、每个提示词的采样数、并发度以及有效样本目标量。
容量窗口
期望区域、启动时间、持续周期及检查点刷新模式。最终报价将确认资源配置与实际生效费率。
验收标准
对照您的基线,全面评估有效样本量、质量、检查点新鲜度、吞吐量及成本。
  1. 01您的检查点
  2. 02Grid 采样
  3. 03您的训练器
示意图:rollout 循环架构。检查点支持范围与权重更新机制将在范围界定阶段确认。

选择您的 RL 权责边界。

与 智能体 RL 进行对比

保留您自己的训练器

自有训练器 RL 轨迹采样

您在自有的集群上运行 GRPO、PPO 或自定义策略更新;Grid 在按需报价的预留容量上提供多轮轨迹采样服务。

联合轨迹与验证器闭环

定制范围 智能体 RL

Forward 与您的团队共同界定轨迹数据集、确定性验证器与训练闭环。采用邀请制规划范围,并按项目合作报价。

自有训练器 RL Rollouts 与定制范围 智能体 RL 在各闭环阶段的权责对比矩阵
闭环阶段自有训练器 RL 轨迹采样定制范围 智能体 RL
1. 环境与工具沙箱客户: 在客户基础设施内部执行工具调用、代码沙箱或环境状态转换。
Forward: 在 Forward Grid 上提供高吞吐量的轨迹采样补全服务(支持每个提示词 `n` 个采样、对数概率 logprobs 及停止词 stop tokens)。
客户: 定义领域任务、目标工具模式(Schema)及安全边界。
Forward: 在启动实时采样前,对商定的环境和访问边界进行资质验证。
2. 轨迹生成与采样客户: 从 VeRL / OpenRLHF / 自定义训练器派发采样批次并管理回合(Episode)循环。
Forward: 针对报价窗口验证采样吞吐量、检查点新鲜度与延迟指标。
客户: 提供具有明确训练权限的获批任务或执行追踪。
Forward: 跨工具调用、重试和分支探索编排并行的多轮轨迹。
3. 验证器、评分标准与奖励打分客户: 在客户训练循环内部计算标量奖励、单元测试通过率或评判模型得分。
Forward: 可选通过 Grid 端点提供快速评判/奖励模型或 OpenDetector 检查服务。
客户: 批准业务验收标准与领域边缘案例规则。
Forward: 构建并运行确定性验证器、引用门禁及步骤级过程奖励测试套件。
4. 梯度更新与优化器步进客户: 在客户训练器 GPU 上运行反向传播、KL 散度惩罚及优化器步进(GRPO / PPO / GSPO)。
Forward: 运行经资质验证的采样服务;客户训练器代码与优化器状态仍归客户所有。
客户: 审查学习曲线、留出基准测试增益及回归报告。
Forward: 在 Forward 基础设施上执行后训练优化循环与检查点筛选。
5. 权重同步与生产推理服务客户: 在每个采样步推送更新后的 LoRA 适配器或检查点增量(Delta)。
Forward: 按照经验证的契约刷新采样工作节点。生产环境推理服务则作为独立的验收部署运行。
客户: 在预发布评估上签字批准,并晋级版本化的智能体策略。
Forward: 验证模型导出与推理服务热重载,随后严格在商定的发布范围内仅部署通过验收的检查点。
容量与采样详情

保留自有训练器

您的训练循环无需迁移。Grid 充当采样算力集群:提供兼容 OpenAI 的补全接口、面向多轮轨迹的粘性会话(Sticky Sessions),以及由我们与您共同规划容量的权重更新路径。

同一套推理技术栈

Rollout 运行在已为 Grid 提供生产服务的同一座算力工厂之上。您无需在生产环境旁额外部署第二套推理引擎,算力容量可在产品推理与 rollout 时间窗口之间灵活调配。

纯采样层,而非全闭环 智能体 RL

定制范围的 智能体 RL 合作会与您共同设计验证器环境并执行策略更新;而 RL rollouts 则是底层的采样基础设施,专为已拥有自有训练器且不希望迁移训练框架的团队打造。

按需报价容量

Rollout 运行在预留容量上,而非匿名的 Serverless 资源池。我们通常从概念验证(PoC)起步,随后规划区域容量规模。本服务不设公开费率卡。

常见问题

我可以保留自己的训练器吗?

可以,这正是本产品的核心定位。您只需将检查点上传至双方商定的对象存储,通过 Grid 进行采样,并按照我们与您共同设定的调度计划推送权重更新。

这与 智能体 RL 有何不同?

在 智能体 RL 试点(/training/agent-rl)中,Forward 会与您的团队共同设计轨迹 Schema、确定性验证器以及策略优化闭环。而当训练器完全归您所有时,RL rollouts 仅提供高并发采样与算力集群编排服务。

这是实时自助式服务吗?

不是。这属于预留容量服务,需通过商务洽谈开通。欢迎联系我们评估概念验证(PoC)的容量规模。

定义下一个 rollout 时间窗口。

申请访问权限

Agent API 与 Grid 访问权限均实行邀请制。具体启用的服务与条款将在入驻引导期间确认。

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