8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队

允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

大模型下半场的焦点，已从“暴力预训练”转向“后训练”，尤其是强化学习（RL）成为决定模型实用价值的关键战场。

OpenAI o1的推理突破、DeepSeek-R1通过RL在AIME数学基准上将pass@1从15.6%提升至77.9%，印证了RL在低数据量下即可实现显著能力跃升——它正快速成为后训练新范式。

决定模型天花板的，不再只是算力堆砌，而是更精准的微调与RL迭代。

然而，分布式基建复杂、显卡租金高昂、架构调优繁琐，长期阻碍算法工程师落地RL。如今，这一障碍正在被打破。

潞晨云微调SDK正式上线——国内首个全面开放、兼容Tinker范式的Serverless微调平台，基于Thinking Machine Lab开源的Tinker SDK构建，核心目标是为强化学习提供更具成本优势的工业级解法。

拥抱后训练与RL：算法层与底层算力架构解耦

大模型能力突破已不依赖预训练阶段的参数堆砌，后训练（Post-Training），特别是强化学习，正成为决定模型实用价值的核心战场。

但RL涉及多模型协同优化、数据与权重动态传递，工程门槛高，对基础设施要求严苛。Tinker的出现，正是为将繁杂训练封装为标准易用的API。

潞晨云将该范式写入底层设计：算法设计与基础设施解耦——开发者只需定义数据与Loss函数；异构集群调度、并行策略优化、容错运维等全部由平台封装为全托管服务，实现无感支持。

潞晨云微调SDK兼容Tinker接口，在零代码微调与裸机全手写之间取得最佳平衡，还原研究精力与算力成本至算法本身，提供“本地写码、云端计算”的训练即服务（Training as a Service）体验。

颠覆性人力效能比：1名算法工程师顶替原庞大Infra团队

核心理念明确：算法工程师定义逻辑，潞晨云搞定Infra。

传统开发需大量投入于算力租赁、环境配置、框架调试与集群运维。潞晨云将其拆解为一组标准函数原语，打通从SFT到RL的全链路：

• Forward & Backward：处理前向传播与梯度计算；
• Optimizer Step：执行权重更新策略；
• Sample (Rollout)：完成推理生成与评估，轻松构建PPO、GRPO、DPO等RLHF/RLAIF训练流；
• Save State：管理模型检查点与状态保存。

用户可在本地Jupyter Notebook或IDE中，用标准Python语法像搭积木一样自由组合，掌控训练细节。

这种模式带来颠覆性的人力效能提升：将原本需运维、Infra、平台与算法工程师协同的庞大团队，简化为单名算法工程师的独立闭环——不再被底层基建拖累，不再背负多职能枷锁，真正成为大规模训练流的主动设计师。

为保障极致流畅体验，潞晨云采用控制面与计算面分离架构，通过统一API Server管理跨地域GPU集群，支持多云部署；核心基于Future模式的异步API，所有操作均支持非阻塞调用。

平台配备智能队列系统：资源洪峰期任务自动进入持久化队列（Persistence Queue），资源可用后毫秒级启动；队列等待期间0计费，仅对prefill、sample、train产生的有效Token量收费，杜绝闲置浪费。

模型微调的算力零售革命：从“包机租赁”到“按Token计费”

“易用性”是入场券，“成本结构”才是长期竞争力。

传统云主机按小时/实例计费，用户需为加载数据、调试代码、思考Loss等“无产出时间”持续付费，超半数预算常被浪费。

潞晨云引入Serverless架构，推行“按Token计费”，将算力服务颗粒度切至最细：

• 为价值付费：仅对Prefill（输入）、Sample（推理输出）、Train（训练）产生的有效计算Tokens量计费；
• 其他环节全免费：本地调试、环境配置、数据预处理、Checkpoint保存等传统高成本环节，在潞晨云全部免费；
• 极致性价比：实测基于官方Cookbook的math_rl recipe，跑通含Rollout采样、Reward评分和PPO更新的完整RL流程（约300 steps），总算力成本仅8.61元，个体开发者亦可低成本复现RLHF/RLAIF探索。

技术落地的三个场景：SFT与RL同时“开箱即用”

1、科研场景：告别资源焦虑

学术界面临集群运维（Slurm/Docker）繁琐、实验复现成本高昂等痛点。潞晨云微调SDK全面兼容Tinker API，支持白盒级科研探索——研究人员可自定义Evaluation逻辑，通过Forward/Backward、Sample等原语精确控制后训练与RL Pipeline，无需关注底层分布式实现，大幅降低复现成本。

2、创业与独立开发：极速验证MVP

初创团队追求“快”。依托Serverless特性，无需排队等待资源；配合极低Token成本，实测从pip install到跑通千条样本的SFT或RL微调实验，仅需数分钟。极致边际成本支撑“低成本试错”，加速Reward模型迭代。

3、工业级落地：复杂架构突围

金融、医疗等垂直领域常需应对异构架构及复杂RLHF/RLAIF需求。潞晨云微调SDK支持通过train_step自由定义Loss逻辑与奖励函数，开发者拥有对模型权重与训练细节的完整控制权，实现端到端定制化落地。

极简实战：三步上手

无需集群配置，无需Docker构建。训练大模型如写普通Python脚本般简单：

1、Install & Import：

Bash
pip install hpcai

2、Initialize Client：已支持Qwen3系列（4B–32B），更多模型持续上线

Python
import hpcai
# 初始化 LoRA 训练客户端，无需配置复杂的分布式参数
training_client = service_client.create_lora_training_client(
    base_model="Qwen/Qwen3-4B",
    rank=32
)

3、Define Training Loop & Run：完全可控的训练循环，如本地PyTorch开发：

Python
# 训练循环：完全可控
for step in range(target_steps):
    # 前向与反向传播
    fwd_bwd = training_client.forward_backward(batch, "cross_entropy")
    # 优化器步进
    optim = training_client.optim_step(adam_params)
    # 实时获取 Loss 进行监控
    loss = fwd_bwd.result().metrics.get("loss:mean")

目前，SDK已覆盖Qwen3全量模型（4B/8B/14B/32B），支持监督微调（SFT）与强化学习（RL）；同步提供HPC-AI Cookbook，内含DeepSeek-R1 GRPO算法、Verifier驱动的数学推理、自定义Reward函数等复杂RL场景完整代码实现。开发者只需复制“配方”，运行轻量级train.py，即可驱动云端分布式RL训练流，复现具备复杂逻辑推理能力的SOTA模型。

从“能训”到“可持续训”

后训练正从学术支线升级为工程主线。AI基础设施的终极形态应是“零认知负荷”——开发者只需描述数据与算法，租卡、配环境、并行策略、运维调度、故障自愈及RL工程化工作，全部下沉为无感服务。

当GPU闲置成本趋近于0、环境配置时间趋近于0、长序列RLHF亦可按Token即时计费，应用创新效率将直接逼近算力上限。

潞晨云微调SDK今日起全量开放：

• 无需白名单，无需预约；
• 前150名注册即得30元使用额度。

立即体验：
https://cloud.luchentech.com/fine-tuning
使用文档：
https://cloud.luchentech.com/doc/docs/finetune-sdk/

Reference
Tinker SDK: https://github.com/thinking-machines-lab/tinker
[2] DeepSeek-R1: https://arxiv.org/pdf/2501.12948