ConRFT项目开源教程

1. 项目介绍

ConRFT（Consistency Reinforcement Fine-tuning）是一个基于一致性策略的强化学习微调方法，用于优化变分自编码器（VLA）模型。该方法通过在强化学习框架中引入一致性损失，以增强模型在真实世界应用中的泛化能力。本项目提供了ConRFT算法的官方实现，支持在机器人操纵任务中进行模型的微调和优化。

2. 项目快速启动

环境搭建

首先，需要创建一个conda环境并安装所需的依赖：

# 创建conda环境
conda create -n conrft python=3.10

# 安装Jax
# CPU版本（不推荐）
pip install --upgrade "jax[cpu]"

# GPU版本
pip install --upgrade "jax[cuda11_pip]==0.4.20" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html

# 克隆并安装Octo
git clone [e-mail]:cccedric/octo.git
cd octo
pip install -e .
pip install -r requirements.txt

# 安装serl_launcher
cd serl_launcher
pip install -e .
pip install -r requirements.txt

模型训练

在examples目录中，提供了用于策略训练、演示数据收集和奖励分类器训练的脚本。以下是一个简单的训练启动命令示例：

# 假设已经位于项目根目录
python examples/train_policy.py --config-path ./config/policy_config.yaml

确保替换--config-path后面的路径为实际的配置文件路径。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：机器人操纵

使用ConRFT算法微调VLA模型，可以优化机器人的操纵策略。以下是微调过程的步骤：

• 使用serl_robot_infra库搭建机器人基础设施。
• 收集机器人的操纵数据，用于训练奖励分类器。
• 利用ConRFT算法微调VLA模型，提高操纵的准确性和稳定性。

最佳实践

• 在微调前，确保收集到的数据质量高，并且覆盖了多样的操纵场景。
• 使用适当的超参数，这些参数可以通过多次实验来调整优化。
• 使用异步训练模式，以加快模型训练的速度。

4. 典型生态项目

• CPQL：一个开源的强化学习库，用于实现各种强化学习算法。
• Octo：一个用于机器人操纵的通用框架，本项目是基于其个人化的分支。
• HIL-SERL：一个用于半实物仿真机器人实验的开源平台。

通过这些项目的集成和协同工作，可以构建出更加健壮和高效的机器人操纵系统。