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EasyR1


介绍:

EasyR1是一个高效、可扩展的多模态强化学习训练框架,支持各种语言和视觉模型。









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。

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