RapidFire AIは、TRLとの統合を実現し、ファインチューニングやポストトレーニングの実験を加速します。これにより、ユーザーはコードの大幅な変更なしで、GPUの要件を膨張させることなくLLMの多様なファインチューニング設定を比較できるようになります。複数のTRL設定を同時に立ち上げ、ほぼリアルタイムで比較することが可能です。この新しい適応型スケジューリングでは、従来の設定比較に比べて実験スループットが約16〜24倍向上します。さらに、ダッシュボードから実行を制御できるインタラクティブオプションが提供されており、リソースを無駄にせず、パフォーマンスの良い設定に集中できます。これにより、パフォーマンス向上を目指すチームにとって時間とコストの節約が可能となります。RapidFire AIは、MLflowベースのダッシュボードを通じてリアルタイムのメトリクスやログを提供し、実験の監視が簡単に行えます。