SWE-RL 项目使用与配置指南

SWE-RL 项目使用与配置指南

swe-rl Official codebase for "SWE-RL: Advancing LLM Reasoning via Reinforcement Learning on Open Software Evolution" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swe-rl

1. 项目的目录结构及介绍

SWE-RL 项目是一个开源项目，旨在通过强化学习提升大型语言模型（LLM）在软件工程中的推理能力。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

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├── assets/               # 存储项目相关资源
├── resources/            # 包含项目所需资源文件
├── src/                  # 源代码目录，包含项目的核心实现
│   └── swerl/            # SWE-RL 相关模块和代码
├── tests/                # 测试代码目录
├── .gitignore            # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── CODE_OF_CONDUCT.md    # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md        # 贡献指南
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── license_header.txt    # 许可证头部信息
└── pyproject.toml        # 项目配置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 src/swerl/core/prompts.py 和 src/swerl/core/reward.py 两个文件来实现。以下是这两个文件的简要介绍：

• prompts.py: 包含了项目使用的提示模板，这些模板用于生成代码补全的提示信息。
• reward.py: 实现了奖励函数，用于评估生成的代码与预期代码之间的相似度，这是强化学习中的重要组成部分。

启动项目通常需要首先安装项目依赖，然后运行相应的脚本或命令来执行代码生成和评估任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 pyproject.toml 文件进行。这是一个标准的 Python 项目配置文件，用于定义项目依赖和构建系统。以下是配置文件的主要内容：

[tool_poetry]
name = "swe-rl"
version = "0.1.0"
description = "A project for advancing LLM reasoning via reinforcement learning on open software evolution"
authors = ["Facebook Research"]

[tool_poetry.dependencies]
python = "^3.8"

[tool_poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2"

在 pyproject.toml 文件中，定义了项目的名称、版本、描述和作者。同时，指定了项目运行所需的依赖，以及开发过程中的依赖，如测试框架 pytest。

在开始使用项目之前，用户需要确保已经正确安装了所有依赖，并按照项目的文档进行相应的配置。

swe-rl Official codebase for "SWE-RL: Advancing LLM Reasoning via Reinforcement Learning on Open Software Evolution" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swe-rl