Acelerando el RL multimodal con SkyRL en SageMaker HyperPod
AWS demuestra cómo SkyRL y SageMaker HyperPod permiten aprendizaje por refuerzo resiliente y a gran escala para modelos visión‑lenguaje.
Publicación de la fuente original: 25 de septiembre de 2026
El reciente blog de AWS muestra cómo usar el framework de código abierto SkyRL en Amazon SageMaker HyperPod para acelerar el entrenamiento multimodal de aprendizaje por refuerzo. HyperPod se ejecuta en Amazon EKS, monitorea continuamente la salud de los nodos, reemplaza automáticamente los nodos defectuosos y admite puntos de control, lo que permite que los trabajos de RL de larga duración se reanuden después de fallas. Las capacidades integradas de Ray permiten a los usuarios crear clústers de Ray desde SageMaker Studio, enviar trabajos de forma remota y ver métricas en paneles preconstruidos de Amazon Managed Grafana mediante el complemento de observabilidad HyperPod.
El tutorial entrena el modelo de visión‑lenguaje Qwen3‑VL‑8B para navegar laberintos visuales usando Group Relative Policy Optimization (GRPO). Partiendo de un punto de control de ajuste fino supervisado de VisGym, GRPO mejora la tasa de resolución de laberintos del 43,75 % a más del 95 % en un conjunto de evaluación fijo de 64 laberintos. La configuración utiliza tres trabajadores GPU ml.g7e.12xlarge (seis GPUs RTX PRO 6000 en total) y un nodo principal CPU ml.r5d.16xlarge con 512 GB de RAM, con almacenamiento compartido Amazon FSx for Lustre para puntos de control y sincronización del adaptador LoRA, y paneles Grafana para observabilidad.
Para desarrolladores e investigadores de IA, este ejemplo ilustra cómo la infraestructura resiliente y multinodo de SageMaker HyperPod puede combinarse con herramientas de RL de código abierto para realizar entrenamientos tolerantes a fallas y a gran escala de agentes multimodales.