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 StartedRust0153- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
deepin linux kernel
C
31
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
651
797
Claude 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 Started
Rust
1.25 K
153
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.1 K
611
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++
1.01 K
1.01 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
147
237
昇腾LLM分布式训练框架
Python
168
200
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
434
395
暂无简介
Dart
986
253