OpenPipe ART 项目使用教程
2026-01-31 04:18:48作者:秋泉律Samson
1. 项目目录结构及介绍
OpenPipe ART(Agent Reinforcement Trainer)项目的目录结构如下:
ART/
├── assets/ # 存储静态资源
├── dev/ # 开发目录
├── docs/ # 文档目录
├── examples/ # 示例代码目录
├── scripts/ # 脚本目录
├── src/ # 源代码目录
├── .env.example # 环境变量示例文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .python-version # 指定 Python 版本
├── .skyignore # SkyPilot 忽略文件
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── pyproject.toml # 项目配置文件
└── skypilot-config.yaml # SkyPilot 配置文件
目录详细介绍:
assets/:存放项目的静态资源,如图标、图片等。dev/:开发目录,可能包含一些开发过程中的临时文件或工具。docs/:项目文档存放目录,包括项目说明、API 文档等。examples/:示例代码目录,包含如何使用项目的示例代码。scripts/:脚本目录,存放项目相关的脚本文件,如自动化部署脚本等。src/:源代码目录,包含项目的主要代码文件。.env.example:环境变量配置文件示例,用于展示如何配置环境变量。.gitignore:Git 忽略文件,指定 Git 应该忽略的文件和目录。.python-version:指定项目运行的 Python 版本。.skyignore:SkyPilot 忽略文件,用于指定 SkyPilot 应该忽略的文件和目录。CONTRIBUTING.md:贡献指南,提供如何为项目做贡献的指南。LICENSE:许可证文件,本项目采用 Apache-2.0 许可。README.md:项目说明文件,包含项目的介绍、使用方法和安装步骤。pyproject.toml:项目配置文件,用于定义项目的依赖和构建过程。skypilot-config.yaml:SkyPilot 配置文件,用于配置 SkyPilot 的相关参数。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常是 src/ 目录下的某个 Python 文件,例如 main.py。这个文件是项目入口,用于初始化和运行项目。具体内容可能如下:
# main.py
from src import some_module
def main():
# 初始化和配置
# 运行项目的主要功能
some_module.run()
if __name__ == "__main__":
main()
用户需要根据自己的需求修改启动文件,以适应不同的运行环境。
3. 项目的配置文件介绍
pyproject.toml
pyproject.toml 是一个用于定义项目元数据和依赖关系的配置文件。例如:
[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
[tool.setuptools]
packages = find:
python_requires = ">=3.7"
[project]
name = "OpenPipe-ART"
version = "0.1.0"
description = "Train free-range RL agents with minimal code changes and maximal performance!"
license = { file = "LICENSE" }
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
dependencies = []
urls = {
"Bug Tracker" = "https://github.com/OpenPipe/ART/issues",
"Repository" = "https://github.com/OpenPipe/ART",
}
skypilot-config.yaml
skypilot-config.yaml 是 SkyPilot 的配置文件,用于配置 SkyPilot 的相关参数,例如:
# skypilot-config.yaml
executor:
image: python:3.8
command: python main.py
env:
- NAME=example
以上是 OpenPipe ART 项目的基本使用教程,希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0211
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0135
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
774
5.07 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
871
2.01 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
468
461
Ascend Extension for PyTorch
Python
756
956
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
695
1.39 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.03 K
271
昇腾LLM分布式训练框架
Python
182
230
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.03 K
644