RapidFire AI objavio je otvoren-izvorni alat koji, prema tvrdnjama tvrtke, višestruko ubrzava prilagodbu i fino podešavanje velikih jezičnih modela (LLM-ova). Platforma se oslanja na hiperparalelnu obradu: umjesto jedne, korisnici mogu istodobno testirati 20 ili više konfiguracija te tako postići i do 20 puta veću propusnost eksperimenata.
„Ključ je u mogućnosti da vidimo više izvođenja na reprezentativnim uzorcima”, istaknuo je suosnivač i direktor Jack Norris. Sustav podatke obrađuje u „komadima”, dinamički mijenjajući adaptere i modele kako bi maksimalno iskoristio postojeće GPU-e. Čak i s jednim ili dva grafička procesora moguće je paralelno vrtjeti desetke varijacija, čime se emulira rad klastera bez dodatnog hardvera.
Tehnički direktor Arun Kumar pojašnjava da se korisnicima uklanjaju niskorazinske brige oko dijeljenja podataka ili ručne optimizacije: „Ideja je apstrahirati složenost sustava kako bi se inženjeri fokusirali na metrike i domensko znanje.” Platforma je izvorno kompatibilna s PyTorchom i paketom Transformers, podržava PEFT, LoRA, SFT te napredne metode optimizacije preferencija, a cijeli projekt objavljen je pod licencijom Apache 2.0.
Brže do rezultata • 2–3 puta kraće vrijeme razvoja: neprofitna organizacija Data Science Alliance smanjila je rokove s tjedan dana na manje od 48 sati. • Živi prikaz metrika: korisnici u MLflow nadzornoj ploči u realnom vremenu mogu pauzirati, klonirati ili odbaciti pokretane konfiguracije. • Ušteda troška: umjesto skupog skaliranja hardvera, isti GPU-i služe za „klasterski” rad.
Konzultant John Santaferraro ocjenjuje da hiperparalelizam RapidFirea donosi „golem skok u brzini i optimizaciji troškova” u odnosu na ručni razvoj ili alate koji ubrzanje traže samo na razini koda. Tvrtka se tako razlikuje od konkurenata među specijaliziranim MLOps rješenjima i GPU-infrastrukturnim dobavljačima.
Primjena u praksi Partneri su uz RapidFire razvili nekoliko desetaka projekata – od internih chatbotova i pretraživanja dokumentacije do financijske analitike – koristeći modele od 10 do 40 milijardi parametara, što značajno smanjuje ukupni trošak u odnosu na „megamodele” s bilijun parametara.
Prema Santaferraru, najveće prepreke između prototipa i produkcije ostaju spremnost podataka, točnost i povjerenje. Brži ciklusi modela pomažu minimizirati halucinacije, spriječiti drift i uskladiti sustave s korporativnim pravilima. „Brzina iteracije ključ je svake inovacije”, zaključuje on.
RapidFire AI svojim otvorenim pristupom želi demokratizirati rad s podacima i omogućiti da čak i mlađi inženjeri brzo pronađu optimalnu kombinaciju modela, podataka i hiperparametara – bez dodatnog hardvera i dugotrajnih iteracija.