开源后训练框架 Halo 发布：吞吐达 TRL 的 2.8 倍
prasenx · x · 2026-09-22
WhiteCircle 发布开源后训练（post-training）框架 Halo，用于微调开源模型：
- 吞吐量最高达官方 TRL 的 2.8 倍，峰值内存占用更低。
- 模型保持在原生 HuggingFace 格式，不打断现有工作流。
- 作者称添加一个新模型只需约 100 行代码，宣称「微调自己的 AI 变得傻瓜化」。
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