开源 Tahuna 基础设施,支撑自主 ML 实验循环 Hillclimb
Monaim101 · reddit · 2026-09-14
团队开源了 ML 工作负载基础设施 Tahuna,并公开预览自主实验循环项目 Hillclimb:由 agent 提出并迭代运行改进实验。
底层执行层设计:
- 工作流为 init → sync → computeSession → train / serve / hillclimb
- 代码与数据用内容寻址同步,运行使用固定 manifest,保证 agent 每次实验有确定的代码/数据快照
- GPU 会话在实验间保持热状态,每台机器同一时间只跑一个工作负载
- Warden(Go 编写的执行 agent)负责工作区物化、uv 依赖安装、Python 工作负载、日志与 artifact 同步
目前支持 RunPod GPU 与 R2 存储,控制平面可用 Docker 自托管;示例包括 SFT、RL agentic search 和 MNIST。代码 AGPL-3.0。作者强调这是早期预览,并征集对执行层可观测性与控制点的反馈。
所属事件:Tahuna 开源发布，助力小团队 GPU 编排与自主 ML 实验(2 条相关)→
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