RL-Factory 项目启动与配置教程

RL-Factory 项目启动与配置教程

【免费下载链接】RL-Factory Train your Agent model via our easy and efficient framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/RL-Factory

1. 项目目录结构及介绍

RL-Factory 是一个用于强化学习后训练的开源框架。以下是项目的目录结构及各部分的作用介绍：

• assets: 存储项目所需的一些资源文件。
• docker: 包含用于容器化部署的 Docker 配置文件。
• docs: 项目文档，包括用户指南和教程。
• envs: 定义环境配置，包括工具和奖励函数。
• examples: 提供了使用 RL-Factory 的示例项目。
• generator: 用于生成训练数据的脚本和工具。
• patches: 存储项目补丁和修改记录。
• rag_server: 用于支持端到端搜索模型训练的服务器。
• recipe: 包含项目构建和运行所需的配方文件。
• scripts: 存储项目运行时使用的脚本。
• tests: 测试代码和测试用例。
• verl: 强化学习后训练的核心逻辑实现。
• webui: 项目的前端界面部分，用于配置和监控训练过程。
• workspace/: 工作空间目录，用于存放项目运行时的临时文件。
• tools/: 存储项目使用的工具和库。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• install.sh: 安装依赖和配置环境的脚本。
• main_grpo.sh: 启动强化学习后训练的脚本。
• pyproject.toml: 项目构建和依赖配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• requirements_sglang.txt: 项目依赖的特定语言包列表。
• setup.py: 设置项目构建和打包的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main_grpo.sh，该脚本用于启动强化学习后训练过程。运行此脚本前，需要确保已正确配置环境变量和依赖项。

bash main_grpo.sh

在运行脚本之前，需要修改脚本中的以下参数：

• MODEL_PATH: 基础模型的路径。
• REWARD_MODEL_PATH: 奖励模型的路径。
• actor_rollout_ref.env: 模拟环境配置文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下两部分：

• config.yaml: 项目的全局配置文件，用于定义训练参数、环境配置、工具设置等。
• envs/*.yaml: 环境配置文件，用于定义特定环境下的工具和奖励函数。

以下是 config.yaml 文件的一个示例：

train:
  model_path: ./models/qwen3_4B
  reward_model_path: ./models/reward_model
  actor_rollout_ref:
    env: envs/search_env.yaml
    num_actors: 8
    batch_size: 32
    device: cuda:0

在这个配置文件中，定义了模型路径、奖励模型路径、模拟环境配置文件路径、演员数量、批量大小和训练设备。

确保所有配置文件正确设置后，就可以通过运行 main_grpo.sh 脚本来启动项目了。

【免费下载链接】RL-Factory Train your Agent model via our easy and efficient framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/RL-Factory