Building an RL theorem-proving workflow on Modal

摘要

AE Studio 分享如何利用 Modal 平台建立強化學習工作流，訓練大型語言模型證明數學定理。文章詳細說明如何透過獨立影像、沙箱驗證與彈性運算，將原本需數週的實驗縮短至兩日，並比較不同演算法效能。

AE Studio demonstrates building an RL theorem-proving workflow on Modal using isolated runtimes and parallel verification to accelerate LLM training.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 利用 Modal 獨立影像與沙箱，實現 GPU 生成與 CPU 驗證的隔離。
• 透過 .map() 函式實現並行驗證，大幅提升訓練效率。
• 使用 Volume 與種子歷史實現無狀態檢查點，簡化系統架構。

提到的工具與公司

• Modal
• Lean
• vLLM
• GRPO
• MLflow

適合誰看

正在開發需要外部驗證器或並行運算的大型語言模型訓練系統的工程師。

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