RL-Factory 开源项目最佳实践教程

RL-Factory 开源项目最佳实践教程

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. 项目介绍

RL-Factory 是一个由 Simple-Efficient 团队开发的易于使用且高效的强化学习（RL）后训练框架。它旨在让用户能够专注于奖励逻辑和工具设置，以实现快速代理学习。该框架通过解耦环境和基于 RL 的后训练，提供了几个优势，包括易于设计的奖励函数、无缝的工具设置以及支持多代理扩展等。此外，RL-Factory 还包括了一些关键模块，使得训练速度能够提高两倍，并且支持持续的性能优化。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装了以下依赖项：

• Cuda (推荐版本 12.4)
• Python (推荐版本 3.10)
• vllm (推荐版本 0.8.5)

以下是一个快速启动 RL-Factory 的示例：

# 安装必要依赖
pip3 install accelerate bitsandbytes datasets deepspeed==0.16.4 einops flash-attn==2.7.0.post2 isort jsonlines loralib optimum packaging peft pynvml ray[default]==2.46.0 tensorboard torch torchmetrics tqdm transformers==4.51.3 transformers_stream_generator wandb wheel
pip3 install vllm==0.8.5

# 安装 Qwen3 模型支持
pip3 install "qwen-agent[code_interpreter]"

# 安装其他相关依赖
pip3 install llama_index bs4 pymilvus infinity_client codetiming tensordict==0.6 omegaconf torchdata==0.10.0 hydra-core easydict dill python-multipart mcp

# 安装 faiss-gpu-cu12（可选，用于端到端的搜索模型训练）
pip3 install faiss-gpu-cu12

# 运行训练脚本（请根据需要修改相应的路径和参数）
bash main_grpo.sh

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• TravelPlanner: 一个用于旅行规划的演示案例，展示了如何使用 RL-Factory 来训练一个能够进行旅行规划的代理。

最佳实践

• 奖励函数设计: 奖励函数应该根据任务需求设计，可以是基于规则、模型判断甚至工具的复杂逻辑。
• 工具设置: 通过提供工具的配置文件，可以轻松地将自定义工具集成到 RL 学习中。
• 异步工具调用: 利用框架的异步工具调用能力，可以显著提高在线 RL 训练的效率。

4. 典型生态项目

RL-Factory 的生态系统包括了一系列相关的项目和工具，以下是一些典型的生态项目：

• Qwen3 模型: 作为 RL-Factory 支持的基线模型，Qwen3 展示了在代理学习方面的显著优势。
• MCP 工具: 通过 MCP 协议支持的工具，可以轻松地进行多代理交互。
• WebUI: 正在开发中的 WebUI 将允许用户通过图形界面进行数据处理、工具和环境定义、训练配置以及项目管理。

通过遵循上述最佳实践和快速启动指南，您可以开始使用 RL-Factory 并探索其在强化学习领域的强大功能。

RL-Factory Train your Agent model via our easy and efficient framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/RL-Factory