Hugging Face的TRL（Transformers Reinforcement Learning）现已正式集成RapidFire AI，显著加速大语言模型的微调与后训练实验。通过该集成，用户可零代码接入RapidFire AI，实现多配置并行实验，大幅缩短调优周期，同时保持低GPU资源消耗。 RapidFire AI的核心优势在于其自适应的分块调度机制。它将数据集随机划分为多个“数据块”，在每个块边界处轮换不同训练配置，使多个微调任务能在同一GPU上并发运行。相比传统逐个配置顺序测试的方式，该方法可实现近实时的性能对比，显著提升实验吞吐量。内部测试显示，实验效率提升达16至24倍，最快可在原耗时的1/3时间内做出有效决策。 用户无需修改原有代码，即可使用RapidFire AI提供的即插即用配置类，如RFSFTConfig、RFDPOConfig和RFGRPOConfig，直接替代TRL原生配置。系统还支持“交互式控制操作”（IC Ops），用户可通过本地仪表盘实时停止、恢复、删除或克隆正在进行的实验，甚至可基于父模型权重进行“热启动”式参数微调，避免资源浪费，提升实验灵活性。 在实际运行中，例如在双GPU环境下运行两个配置，传统顺序方式需约15分钟且GPU利用率仅60%，而RapidFire AI仅需约5分钟，GPU利用率超过95%。实验结果可在首个数据块处理完成后即获得初步评估信号，实现快速迭代。 实测数据显示，使用RapidFire AI后，4个配置在单GPU上实验时间从120分钟缩短至7.5分钟，提速16倍；8个配置在单GPU上从240分钟降至12分钟，提速20倍。在双GPU环境下，4个配置的耗时从60分钟降至4分钟，提速15倍。 RapidFire AI已支持Hugging Face的主流训练器，用户可通过pip安装，快速启动。通过rapidfireai init和rapidfireai start命令，即可在本地启动可视化仪表盘（http://localhost:3000），实时监控并动态调整实验。 该工具由开源社区驱动，提供完整文档、GitHub仓库及Discord社区支持，旨在打破传统“单配置试错”模式，让AI团队以更高效、更智能的方式完成模型调优。现在就体验RapidFire AI，让微调实验快10倍以上。