[開源推薦] OpenTinker: 把智慧體式強化學習作為服務,讓更多研究者和開發者能夠輕鬆進行強化學習的訓練和推理,而無需本地擁有高性能GPU 資源。 核心目標專案由Siqi Zhu 和Jiaxuan You 開發,主要解決傳統強化學習開發中的兩大痛點:高昂的運算資源需求和複雜的分散式系統管理。透過雲端分散式架構,OpenTinker 將運算任務外包到遠端GPU 集群,用戶只需在本地編寫程式碼和提交任務即可。 主要特點· 無需本地GPU:所有訓練和推理都在雲端GPU 工作者上運行,用戶本地僅需輕量級客戶端。 · 程式設計與執行分離:使用者本地定義環境與邏輯,實際執行由遠端伺服器處理,屏蔽分散式運算複雜度。 · 環境與訓練分離:支援單輪和多輪智能體任務,方便自訂環境。 · 訓練到推理無縫銜接:訓練好的模型可直接用於推理,無需修改程式碼或環境。 · 統一Python API:提供簡潔的高階接口,使用者只需繼承抽象類別實作環境邏輯,即可快速建置智能體任務。 系統架構· 用戶端:本機提交任務、定義環境。 · 調度器:管理GPU 資源分配和工作者池。 · 訓練/推理伺服器:實際執行RL 循環、模型訓練和推理。 支援整合@vllm_project 等高效推理引擎,並內建智慧體循環狀態機,適用於LLM 驅動的智慧體。 項目地址
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核心目標專案由Siqi Zhu 和Jiaxuan You 開發,主要解決傳統強化學](https://pbs.twimg.com/media/G8vHTErbUAAv5XX.jpg)