Tenemos un problema serio con el ajuste fino. Cualquiera que intente hacer SFT o RL hoy se ve obligado a elegir entre uno de dos extremos: 1. APIs "fáciles de usar" que te dan casi ningún control sobre el proceso de entrenamiento. 2. Un infierno de infraestructura total, donde lidias con puntos de control, GPUs en bruto, reintentos, costos por inactividad y plomería interminable. Hay muy poco en medio. He hablado con algunos equipos que tienen que elegir el mal menor de estos dos. La mayoría termina gastando un montón de dinero en personas que pueden manejar la infraestructura porque no tienen otra opción. Aquí hay una alternativa diferente: El equipo de HPC-AI acaba de lanzar un SDK de ajuste fino que te da control total sobre tu código de entrenamiento sin lidiar con el infierno de infraestructura: • Obtienes recetas SFT personalizadas • RL o RLVR (Aprendizaje por Refuerzo con Recompensas Verificables) • Puedes usar tus propias funciones de recompensa • Puedes usar tus propios bucles de entrenamiento Ellos manejan todo en el lado de la infraestructura: • Nunca tocas configuraciones de Kubernetes • Nunca tocas programadores de clúster • Nunca tocas la provisión de GPU • Nunca tocas la plomería de puntos de control distribuidos Esto abre el ajuste fino a muchos más equipos. Ya no tienes que elegir entre "demasiado simple para ser útil" y "tan complejo que es una pesadilla." La idea clave aquí es muy simple: este modelo desacopla el diseño de algoritmos de la ingeniería de infraestructura. Hay algo más: Con este modelo, pagas por token en lugar de alquilar GPUs por hora y lidiar con clústeres inactivos.

Si quieres probar esto, puedes registrarte con un código que el equipo compartió conmigo (incorporado en el enlace a continuación): Este código te dará $10 en vales gratis (aproximadamente 1.5M tokens) para ejecutar tu primer trabajo de entrenamiento. Y aquí está el Repositorio de GitHub con el SDK: Gracias al equipo de HPC-AI por asociarse conmigo en esta publicación.