Hilo de meng shao (@shao__meng)

[Recomendación de código abierto] OpenTinker: proporciona aprendizaje de refuerzo inteligente basado en agentes como servicio, lo que permite que más investigadores y desarrolladores entrenen e infieran fácilmente el aprendizaje de refuerzo sin necesidad de recursos de GPU de alto rendimiento a nivel local. El proyecto principal, desarrollado por Siqi Zhu y Jiaxuan You, aborda principalmente dos problemas importantes en el desarrollo del aprendizaje de refuerzo tradicional: los altos requisitos de recursos computacionales y la compleja gestión distribuida de sistemas. Mediante una arquitectura distribuida basada en la nube, OpenTinker externaliza las tareas computacionales a clústeres de GPU remotos, lo que permite a los usuarios escribir código y enviar tareas localmente. Características principales: No se requiere GPU local: todo el entrenamiento y la inferencia se ejecutan en trabajadores de GPU en la nube, lo que requiere solo un cliente liviano en la máquina local del usuario. • Separación de programación y ejecución: los usuarios definen el entorno y la lógica localmente, mientras que la ejecución real es manejada por un servidor remoto, protegiendo la complejidad de la computación distribuida. • Separación de entorno y entrenamiento: admite tareas de agente de ronda única y de ronda múltiple, lo que facilita el diseño de entorno personalizado. • Transición perfecta del entrenamiento a la inferencia: el modelo entrenado se puede utilizar directamente para la inferencia sin modificar el código ni el entorno. • API de Python unificada: proporciona una interfaz concisa y de alto nivel que permite a los usuarios crear rápidamente tareas de agente inteligente simplemente heredando de la clase abstracta e implementando la lógica del entorno. Arquitectura del sistema – Cliente: Enviar tareas y definir el entorno localmente. • Programador: administra la asignación de recursos de la GPU y los grupos de trabajadores. • Servidor de entrenamiento/inferencia: este servidor ejecuta el bucle RL, el entrenamiento del modelo y la inferencia. Admite la integración con motores de inferencia de alta eficiencia como @vllm_project y tiene una máquina de estados de bucle de agente incorporada, lo que lo hace adecuado para agentes controlados por LLM. Dirección del proyecto