开源项目使用教程：Simple RL training for reasoning

开源项目使用教程：Simple RL training for reasoning

simpleRL-reason This is a replicate of DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1 training on small models with limited data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simpleRL-reason

1. 项目的目录结构及介绍

开源项目simpleRL-reason的目录结构如下：

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• docker/: 包含用于容器化项目的Docker配置文件。
• docs/: 存放项目文档。
• examples/: 包含示例代码和项目使用案例。
• patches/: 存放项目补丁和修改记录。
• scripts/: 包含项目运行所需的脚本文件。
• tests/: 存放项目的测试代码和测试用例。
• verl/: 存放Verl框架相关的代码。
• .gitignore: 指定Git忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• Notice.txt: 项目通知文件。
• README.md: 项目的自述文件。
• eval_math_nodes.sh: 数学节点评估脚本。
• install.sh: 安装项目依赖的脚本。
• launch_gradio.sh: 启动Gradio界面的脚本。
• pyproject.toml: 项目配置文件。
• requirements.txt: 项目运行所需的Python包。
• setup.py: 项目安装脚本。
• train_grpo_math_tune_ray.sh: 启动模型训练的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过以下脚本进行：

• install.sh: 该脚本用于安装项目所需的依赖库和工具。
• launch_gradio.sh: 该脚本用于启动Gradio界面，方便用户通过Web界面与模型交互。
• train_grpo_math_tune_ray.sh: 该脚本用于启动模型训练过程，通过指定不同的参数来调整训练行为。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过以下文件进行：

• pyproject.toml: 这是一个配置文件，用于定义项目的元数据和依赖项。例如，可以在这里指定项目名称、版本、作者、依赖的Python包等信息。
• requirements.txt: 该文件列出了项目运行所依赖的Python包，通过pip install -r requirements.txt命令可以安装这些依赖。

项目的具体配置通常在脚本中以命令行参数的形式给出，例如train_grpo_math_tune_ray.sh脚本中的参数：

• --model_name: 指定要训练的模型名称。
• --max_response_length: 指定模型输出的最大响应长度。
• --train_batch_size: 指定训练时的批量大小。
• --rollout_n: 指定Rollout的数量。
• --kl_loss_coef: 指定KL散度的损失系数。
• --entropy_coeffient: 指定熵系数。
• --rollout_gpu_memory_util: 指定Rollout的GPU内存利用率。
• --rollout_tp: 指定Rollout的Tensor核心并行度。
• --save_freq: 指定模型保存的频率。

通过调整这些参数，用户可以自定义项目的训练和运行过程。

simpleRL-reason This is a replicate of DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1 training on small models with limited data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simpleRL-reason