如果你确认 rl_utils 是一个第三方库,并且找到了它的安装方法,你可以通过 pip 来安装它。例如: bash pip install rl_utils 请注意,如果 rl_utils 不是一个公开的第三方库,你可能需要从源代码安装,或者使用其他方式获取它。 3. 验证'rl_utils'模块是否成功安装 安装完成后,你可以通过以下 Python 代码来验证...
utils 推送QPython Plus 3.7.6.2 1年前 LICENSE 推送QPython Plus 3.7.6.2 1年前 QPython修改版说明.docx 推送QPython Plus 3.7.7.2 1年前 README.md 添加用户协议 5个月前 build.gradle 推送QPython Plus 3.7.9 1年前 debug.keystore New QPython sourcecode 5年前 gradle.proper...
)fromtransformers.utilsimportPaddingStrategyfromtransformers.trainerimportTRAINING_ARGS_NAMEfrommodeling_baichuan_for_clsimportBaichuanForSequenceClassificationfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#Define and parse arguments.@dataclassclassScriptArguments:"""These arguments vary depending on how many GPUs you have...
需要注意的是,调用哪个奖励函数是根据你处理数据里边的data_source字段决定的,看下VeRL项目的verl/utils/reward_score/__init__.py目录,就会发现默认只有data_source设置为openai/gsm8k时,才会调用gsm8k的奖励函数,data_source不能随便填或者改下代码也行。 在做评估时,会评估若干个训练step的checkpoint,避免模型训...
(n_iters)):batch = collector.next()replay_buffer.extend(batch)for _ in range(num_epochs):for minibatch in replay_buffer.sample(minibatch_size):loss = ppo_loss(minibatch)loss.backward()torch.nn.utils.clip_grad_norm_(ppo_loss.parame...
关于HF 的 transformers 的注解 —在eos_token处采样可能会停止:在transformers中,生成可能会在eos_token处停止 (src/transformers/generation/utils.py#L2248-L2256),这与 OAI 的设置不同。为了对齐设置,我们需要设置pretrained_model.generation_config.eos_token_id = None, pretrained_model.generation_config.pad...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(ppo_loss.parameters(), max_grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() 这样我们完整的代码就完成了,可以看到通过TorchRL,可以减少我们很多的代码开发工作。 总结 本文提供了使用 TorchRL 和 PPO 实现 MARL 解决方案的全面指南。通过这些步骤,可以在多代理环境中训练代理...
数据库一键安装:yum AI检测代码解析 yum -y install wget wget https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm rpm -ivh mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm (rpm安装) yum -y install yum-utils vim /etc/yum.repos.d/mysql-community.repo ...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(ppo_loss.parameters(), max_grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() 这样我们完整的代码就完成了,可以看到通过TorchRL,可以减少我们很多的代码开发工作。 总结 本文提供了使用 TorchRL 和 PPO 实现 MARL 解决方案的全面指南。通过这些步骤,可以在多代理环境中训练代理...
from torchrl.utils import check_env_specs from tqdm.auto import tqdm import numpy as np import gymnasium as gym 环境与数据收集器构建 使用Gymnasium 创建环境,并配置必要的转换器: # 创建 Gym 环境 env_name = "CartPole-v1" # 示例环境名称 ...