微调框架 Halo 发布：吞吐达 TRL 2.8 倍且内存更低
JosephJacks_ · x · 2026-09-22
开源后训练框架 Halo 正式发布，主打高效微调：
- 相比原生 TRL，吞吐最高提升 2.8 倍，峰值内存占用更低
- 模型保持原生 HuggingFace 格式，无需转换
- 配套发布两个 MoE 微调配方：LFM2.5-8B-A1B 与 LFM2-24B-A2B，附 GitHub cookbook 中的 SFT notebook（Liquid4All/cookbook，2.5k star）
对想在本地或低成本环境微调稀疏 MoE 模型的开发者是实用的开源选项。
所属事件:White Circle 开源后训练框架 Halo，号称吞吐达 TRL 2.8 倍(8 条相关)→
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