Together 推出后训练平台:多 LoRA 训练、评估、部署一站打通
togethercompute · x · 2026-10-20
Together 宣布其 Post-Training 平台正式可用,覆盖从实验到生产的完整流程:
- 训练:在共享基座模型上同时训练多个 LoRA adapter,底层为每个模型配备经过验证的 GPU 配置和针对 RL 调优的 rollout 引擎
- 评估:在 Multi-LoRA endpoint 上将多个 adapter 并排对比,选出最优版本
- 部署:胜出 adapter 可合并、量化后直接部署在 Together,或下载权重(支持 adapter 或合并后格式)在任何环境运行
训练与生成保持同步,保证训练时看到的质量在上线服务后不打折。目前支持 Meta、GLM、Moonshot 和 Qwen 的开源模型,后续会增加更多。
所属事件:Together AI 上线后训练服务，SFT/RL 定制专属模型(4 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- CDSE 论文:拆分技能四组件,自进化 agent 提升 7.6 个百分点 — ruslansv · 2026-10-20
- 微软开源 Scope:量化 AI 编码 Agent 用不好你的 SDK 的原因 — DanWahlin · 2026-10-20
- Claude Motion 动画一键发送 Descript,配音字幕素材一条龙成片 — descript · 2026-10-20
- 作者花两天用 Opus 5.5 打造游戏 demo,3D 资产由 Tripo 生成 — techartist_ · 2026-10-20
- 连 Opus 5.5 都没内化「苦涩的教训」:爱用确定性代码而非提示词 — brandon_galang · 2026-10-20
- 构建 400+ 智能体后总结:15 个多数工程师不知道的 AI Agent 记忆模式 — MaryamMiradi · 2026-10-20