Fireworks hat die Training API und Fireworks Lab allgemein verfügbar gemacht. Mit der API können Entwickler ihre eigenen Trainingsschleifen in Python ausführen, während Fireworks die Rechenleistung bereitstellt und den Rollout der Modelle übernimmt. Nutzer können sofort mit einer serverlosen Option loslegen, bei der pro Token abgerechnet wird, oder für größere Trainingsläufe dedizierte GPU-Kapazitäten anfordern. Die Plattform verspricht, die Iterationszeit um das 2- bis 4-Fache zu verkürzen und die für die Übertragung von Modellgewichten benötigte Bandbreite um bis zu das Zehnfache zu senken.
Warum es wichtig ist
Teams können Modelle schneller und günstiger feinabstimmen, ohne eigene GPU-Cluster aufbauen zu müssen.
