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White Circle 發布 Halo 模型訓練框架

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White Circle 推出了 Halo，旨在簡化開源 AI 模型的後訓練流程。該工具透過 YAML 配置實現高效的微調與強化學習，顯著提升了處理性能並降低了硬體門檻。

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據 Choi 介紹，Halo 支援微調及非同步強化學習，並相容 Hugging Face 格式。在 gpt-oss-20b 模型測試中，其吞吐量比 TRL 高出 2.3 至 2.8 倍，且記憶體佔用更低。

Halo 允許使用者透過單個 YAML 檔案定義模型、訓練方法和 GPU 設定，從而實現從單卡 LoRA 到多卡分散式訓練的無縫切換，簡化了開發流程。

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