• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

SkyRL tx: A unified training and inference engine | Ray Summit 2025 скачать в хорошем качестве

SkyRL tx: A unified training and inference engine | Ray Summit 2025 4 недели назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
SkyRL tx: A unified training and inference engine | Ray Summit 2025
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: SkyRL tx: A unified training and inference engine | Ray Summit 2025 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно SkyRL tx: A unified training and inference engine | Ray Summit 2025 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон SkyRL tx: A unified training and inference engine | Ray Summit 2025 в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



SkyRL tx: A unified training and inference engine | Ray Summit 2025

At Ray Summit 2025, Philipp Moritz from Anyscale and Tyler Griggs from UC Berkeley share how SkyRL tx brings a groundbreaking unification of transformer training and inference through a single, REST-based interface inspired by Thinking Machines’ Tinker API. They begin by introducing SkyRL tx as an open-source system that treats post-training not as a separate pipeline, but as an extension of the inference engine itself—supporting both forward and backward passes through the same unified interface. This design eliminates the complexity of maintaining separate training and inference stacks and dramatically simplifies how models are developed, fine-tuned, and deployed. The speakers then explain how SkyRL tx uses LoRA-based adapters to enable cost-efficient multi-tenancy, allowing many users to share a common base model while customizing behavior through lightweight, isolated adapters. This approach makes it easier for organizations and research teams to support multiple users, tasks, and experiments without duplicating full models. Philipp and Tyler walk through: The architecture and core implementation of SkyRL tx Key design decisions behind unifying training and inference How SkyRL tx achieves compatibility with the Tinker API The project’s roadmap, including upcoming capabilities and extensibility points Opportunities for the community to contribute and adopt the stack SkyRL tx is designed for researchers and developers who want to experiment with unified model execution patterns, as well as organizations interested in running their own Tinker-compatible backend on self-managed hardware. Attendees will learn how SkyRL tx simplifies model operations, reduces infrastructure overhead, and opens new avenues for scalable, flexible transformer development. Liked this video? Check out other Ray Summit breakout session recordings    • Ray Summit 2025 - Breakout Sessions   Subscribe to our YouTube channel to stay up-to-date on the future of AI!    / anyscale   🔗 Connect with us: LinkedIn:   / joinanyscale   X: https://x.com/anyscalecompute Website: https://www.anyscale.com/

Comments
  • How xAI Scales Image & Video Processing with Ray | Ray Summit 2025 1 месяц назад
    How xAI Scales Image & Video Processing with Ray | Ray Summit 2025
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Hybrid RL + Imitation Learning for Robotics with Ray at RAI Institute 4 недели назад
    Hybrid RL + Imitation Learning for Robotics with Ray at RAI Institute
    Опубликовано: 4 недели назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) 5 месяцев назад
    Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Getting Started with Inference Using vLLM 2 месяца назад
    Getting Started with Inference Using vLLM
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Understanding the LLM Inference Workload - Mark Moyou, NVIDIA 1 год назад
    Understanding the LLM Inference Workload - Mark Moyou, NVIDIA
    Опубликовано: 1 год назад
  • Хватит кодить, пора начинать проектировать: Google Antigravity + Cloud Run 10 дней назад
    Хватит кодить, пора начинать проектировать: Google Antigravity + Cloud Run
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Securing AI Systems: Protecting Data, Models, & Usage 6 месяцев назад
    Securing AI Systems: Protecting Data, Models, & Usage
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Secure & Scalable AI on Ray + Kubernetes: Google’s Decoupled Agent Pattern | Ray Summit 2025 4 недели назад
    Secure & Scalable AI on Ray + Kubernetes: Google’s Decoupled Agent Pattern | Ray Summit 2025
    Опубликовано: 4 недели назад
  • How Runhouse Orchestrates Multi-Cluster Ray Workloads | Ray Summit 2025 2 недели назад
    How Runhouse Orchestrates Multi-Cluster Ray Workloads | Ray Summit 2025
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Ray Summit 2025 Keynote: The Shift to LLM Fine-Tuning with Thinking Machines 1 месяц назад
    Ray Summit 2025 Keynote: The Shift to LLM Fine-Tuning with Thinking Machines
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Contextual + Ray: Boosting SFT, RL & Inference at Scale | Ray Summit 2025 2 недели назад
    Contextual + Ray: Boosting SFT, RL & Inference at Scale | Ray Summit 2025
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Everything you need to know about Fine-tuning and Merging LLMs: Maxime Labonne 1 год назад
    Everything you need to know about Fine-tuning and Merging LLMs: Maxime Labonne
    Опубликовано: 1 год назад
  • .NET AI Community Standup - Getting Started with the Microsoft Agent Framework Трансляция закончилась 2 месяца назад
    .NET AI Community Standup - Getting Started with the Microsoft Agent Framework
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 месяца назад
  • LiquidAI’s Approach to Large-Scale Synthetic Data Generation Using Ray | Ray Summit 2025 2 недели назад
    LiquidAI’s Approach to Large-Scale Synthetic Data Generation Using Ray | Ray Summit 2025
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Feed Your OWN Documents to a Local Large Language Model! 1 год назад
    Feed Your OWN Documents to a Local Large Language Model!
    Опубликовано: 1 год назад
  • Освоение оптимизации вывода LLM: от теории до экономически эффективного внедрения: Марк Мойу 11 месяцев назад
    Освоение оптимизации вывода LLM: от теории до экономически эффективного внедрения: Марк Мойу
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • ИИ Будущего Поражает! Глава Google AI Раскрыл Каким Будет ИИ в 2026! Runway Пересоздал Модель Мира. 2 дня назад
    ИИ Будущего Поражает! Глава Google AI Раскрыл Каким Будет ИИ в 2026! Runway Пересоздал Модель Мира.
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ 2 месяца назад
    Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • How to fine-tune LLMs for with Tunix 2 месяца назад
    How to fine-tune LLMs for with Tunix
    Опубликовано: 2 месяца назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5