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...
TorchRL是一个基于PyTorch的强化学习(Reinforcement Learning, RL)库,专为研究人员和开发者设计,旨在提供一个灵活、高效的框架来实现和实验各种RL算法。 与PyTorch深度集成:TorchRL充分利用了PyTorch的生态系统,使用户能够无缝地将RL算法与深度学习模型结合。 ...
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...
TorchRL是一个基于PyTorch的强化学习(Reinforcement Learning, RL)库,专为研究人员和开发者设计,旨在提供一个灵活、高效的框架来实现和实验各种RL算法。 与PyTorch深度集成:TorchRL充分利用了PyTorch的生态系统,使用户能够无缝地将RL算法与深度学习模型结合。 模块化设计:库提供了可组合的组件,允许用户轻松构建和定制RL算...
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...
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...
utils.py Initial commit (fresh start) 1天前 README MIT VEM: Environment-Free Exploration for Training GUI Agent with Value Environment Model Quick Start 🚀 Step 1: Build Environment Step 2: Prepare Images and Annotations Step 3: Prepare Checkpoints Step 4: Train the Critic Model Step...
微调的chosen文本来自原数据集alpaca-gpt4-data-zh,拒绝文本rejected来自SFT微调1个epoch后的模型输出,另外两个数据集:huozi_rlhf_data_json和rlhf-reward-single-round-trans_chinese,合并后共8万条dpo数据。 dpo数据集处理过程见utils/dpo_data_process.py。DPO偏好优化数据集示例:...
| | data_utils.py | | ... | scripts | sql_rl_gen | ... Construct the data for training and testing. Run: chmod +rwx ./scripts/generate_data.sh ./scripts/generate_data.sh spider To generate data on spider dataset. Run: chmod +rwx ./scripts/generate_data.sh ...
import yaml:导入YAML库,用于配置文件解析。 from omegaconf import OmegaConf:使用OmegaConf库解析配置文件。 from .utils import *:导入自定义工具函数和类。接下来,我们需要加载配置文件和预处理数据。配置文件通常包含模型训练、推理等环节的超参数和其他设置信息。数据预处理则包括文本清洗、分词、编码等步骤,以便于模...