EasyR1

EasyR1是一个高效、可扩展的多模态强化学习（RL）训练框架，旨在支持视觉语言模型（VLM）。它是原有项目veRL的一个干净的分支，利用了HybirdEngine设计和vLLM的最新SPMD模式，使其在性能上更具优势。

主要特点

• 支持的模型：

  • Qwen2/Qwen2.5语言模型
  • Qwen2/Qwen2.5-VL视觉语言模型
  • DeepSeek-R1蒸馏模型

• 支持的算法：

  • GRPO
  • 其他RL算法（即将推出）

• 支持的数据集：

  • 任何文本或视觉-文本数据集，只需符合特定格式。

使用场景

EasyR1适合多种场景，包括但不限于：

• 训练和优化视觉语言模型，以增强图像理解与文本生成的能力。
• 实现各种强化学习算法，助力多模态任务的研究与开发。
• 从事学术研究或工业项目，涉及视觉语言处理、智能问答系统等。

EasyR1的易用性在于其简单的安装和明确的运行流程，用户只需几步即可开始训练，并可方便地与Hugging Face平台进行模型合并与管理。该框架支持定制数据集，适用于不同需求的研究者和开发者。

展望与发展

未来，EasyR1将继续扩展功能，包括对更多强化学习算法的支持、无填充训练的实现以及对更多VLM架构的支持，旨在提升用户在多模态学习领域的研究与应用能力。