OpenManus-RL 项目使用教程

OpenManus-RL 项目使用教程

OpenManus-RL A live stream development of RL tunning for LLM agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenManus-RL

1. 项目目录结构及介绍

OpenManus-RL 项目的目录结构如下：

OpenManus-RL/
├── .github/                # GitHub 工作流和模板文件
├── assets/                 # 项目资源文件
├── data/                   # 数据集文件
├── examples/               # 示例代码和配置文件
├── openmanus_rl/           # 主代码库，包含模型和训练脚本
├── scripts/                # 辅助脚本
├── traj_generation/        # 轨迹生成相关代码
├── verl/                   # 强化学习训练相关代码
├── .gitignore              # Git 忽略文件列表
├── .pre-commit-config.yaml # 预提交钩子配置文件
├── LICENSE                 # 项目许可证文件
├── Readme.md               # 项目说明文件
├── poetry.lock             # Poetry 包管理锁文件
├── pyproject.toml          # Poetry 包管理配置文件
├── requirements.txt        # 依赖项列表文件
├── setup.py                # 设置文件
├── train_grpo.sh           # 强化学习训练脚本（GRPO）
└── train_ppo.sh            # 强化学习训练脚本（PPO）

• .github/: 包含 GitHub Actions 工作流和其他相关的 GitHub 模板文件。
• assets/: 存放项目相关的资源文件，如图片、视频等。
• data/: 存放项目使用的数据集。
• examples/: 提供了一些示例代码和配置文件，方便用户快速开始。
• openmanus_rl/: 主代码库，包含项目的主要逻辑、模型定义和训练代码。
• scripts/: 存放了一些辅助脚本，用于数据处理、模型部署等。
• traj_generation/: 轨迹生成环境的代码。
• verl/: 包含强化学习训练相关的代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 openmanus_rl/ 目录中，以下是一些关键的启动文件：

• train_grpo.sh: 这是一个 shell 脚本，用于启动基于 Generalized Reward-based Policy Optimization (GRPO) 的强化学习训练。
• train_ppo.sh: 另一个 shell 脚本，用于启动基于 Proximal Policy Optimization (PPO) 的强化学习训练。

用户可以通过在终端中运行这些脚本来启动训练过程。例如：

bash train_grpo.sh

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 examples/ 目录中，以下是一些关键的配置文件：

• config.yaml: 这是一个 YAML 格式的配置文件，用于配置模型参数、训练设置、数据集路径等。
• model_config.yaml: 模型配置文件，用于定义模型架构、学习率、优化器等。

用户可以根据自己的需求修改这些配置文件。配置文件通常包含以下部分：

• model: 模型相关配置，如模型类型、隐藏层大小、激活函数等。
• train: 训练相关配置，如批量大小、学习率、训练轮数等。
• data: 数据相关配置，如数据集路径、预处理步骤等。

确保在开始训练之前正确配置了所有必要的设置。

OpenManus-RL A live stream development of RL tunning for LLM agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenManus-RL