Hugging Face TRL s’associe désormais officiellement à RapidFire AI pour accélérer significativement les phases de fine-tuning et de post-entraînement des modèles linguistiques à grande échelle (LLM). Cette intégration permet aux utilisateurs de TRL de découvrir, installer et exécuter RapidFire AI comme solution la plus rapide pour comparer plusieurs configurations de fine-tuning sans modifications de code importantes ni augmentation du besoin en GPU. L’un des principaux défis dans le développement de LLM est la nécessité de tester de nombreuses configurations pour optimiser les métriques d’évaluation. Or, les équipes manquent souvent de temps ou de ressources pour effectuer ces comparaisons de manière exhaustive. RapidFire AI résout ce problème en permettant d’exécuter plusieurs configurations TRL en parallèle, même sur une seule GPU, grâce à un planificateur adaptatif basé sur des « tranches » de données. Des tests internes montrent une productivité expérimentale entre 16 et 24 fois supérieure par rapport à l’approche séquentielle classique, permettant d’atteindre des performances optimales bien plus rapidement. Le système établit une communication en temps réel entre l’environnement de développement (IDE), un tableau de bord de métriques et un backend d’exécution multi-GPU. Il propose des fonctionnalités clés : des wrappers compatibles TRL (RFSFTConfig, RFDPOConfig, RFGRPOConfig) pour une intégration quasi-instantanée ; un entraînement concurrent adaptatif par tranches, qui permet des comparaisons précoces et une utilisation optimale des ressources GPU ; et des opérations interactives (IC Ops) permettant d’arrêter, reprendre, supprimer ou cloner des expériences en cours directement depuis le dashboard, sans redémarrage ni gestion manuelle de ressources. Le fonctionnement repose sur la division aléatoire du jeu de données en tranches. Les configurations sont exécutées en cycle à la frontière de chaque tranche, offrant un signal d’évaluation progressif. Un mécanisme d’archivage efficace basé sur la mémoire partagée garantit un entraînement fluide, stable et sans perte de cohérence. L’approche parallèle, en comparaison à l’exécution séquentielle ou même par tâches, maximise l’utilisation des GPU, comme le montre un benchmark sur une machine à 2 GPU : le temps jusqu’à une décision comparative passe de 15 à 5 minutes, avec une utilisation GPU passant de 60 % à plus de 95 %. Des tests réels sur des modèles comme TinyLlama-1.1B et Llama-3.2-1B (A100 40GB) confirment des gains de vitesse allant de 15 à 24 fois selon le nombre de configurations et de GPU. L’outil est accessible via pip, un notebook Colab interactif, une documentation complète, un dépôt GitHub open source, et une communauté Discord. RapidFire AI a été conçu pour combattre l’inefficacité du « test d’une configuration à la fois », qui gaspille temps et ressources. Grâce à cette intégration, les utilisateurs de TRL peuvent itérer plus vite, expérimenter plus intelligemment et déployer des modèles de meilleure qualité. L’outil invite à partager les retours d’expérience : combien de temps gagne-t-on dans sa boucle d’expérimentation ? Quelles fonctionnalités souhaiteriez-vous voir développées ? L’avenir de l’entraînement des LLM est collaboratif, rapide et interactif.