A Kimi.ai disponibiliza em código aberto três componentes de infraestrutura para treinar agentes em larga escala

Segundo a PANews, a Kimi.ai lançou hoje versões open-source de três componentes centrais de infraestrutura: MoonEP, uma biblioteca de comunicação de alto desempenho para treino distribuído de MoE; AgentENV, um sistema de ambiente distribuído para fluxos de trabalho de agentes em grande escala (desenvolvido com kvcache-ai); e FlashKDA, um kernel de alto desempenho baseado no CUTLASS. A equipa disse que os componentes têm como objetivo reduzir a sobrecarga de comunicação e de inferência no treino de grande escala de MoE e na aprendizagem por reforço, e podem servir como backend plug-and-play para flash-linear-attention.
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