RLinf

Skalierbare Infrastruktur für Post-Training von Foundation Models mittels RL

Lizenz

Apache-2.0

Überblick

RLinf ist eine flexible und skalierbare Open-Source-Infrastruktur für das Post-Training von Foundation Models (LLMs, VLMs, VLAs) mittels Reinforcement Learning. Es unterstützt verkörperte Intelligenz mit mehreren Roboter-Simulatoren (ManiSkill, LIBERO, IsaacLab, CALVIN, Metaworld) und realen Plattformen (Franka Arm). Zu den Hauptmerkmalen gehören Unterstützung für diverse RL-Algorithmen (PPO, GRPO, DAPO, Reinforce++), verteiltes Training über mehrere GPU-Nodes, über 100% Durchsatzverbesserung gegenüber Baselines und Integration mit populären VLA-Modellen wie pi0, OpenVLA und GR00T.

RLinf ist eine flexible und skalierbare Open-Source-Infrastruktur, die für das Post-Training von Foundation-Modellen, einschließlich LLMs, VLMs und VLAs, über Reinforcement Learning für verkörperte Intelligenzanwendungen entwickelt wurde. Sie integriert sich mit fünf großen Roboter-Simulatoren (ManiSkill, LIBERO, IsaacLab, CALVIN und Metaworld) sowie realen Plattformen wie dem Franka Arm und unterstützt diverse RL-Algorithmen einschließlich PPO, GRPO, DAPO und Reinforce++. Die Infrastruktur ermöglicht verteiltes Training über mehrere GPU-Knoten und erzielt über 100% Durchsatzverbesserung gegenüber Basis-Implementierungen. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Pipeline, die beliebte VLA-Modelle wie pi0, OpenVLA und GR00T mit Simulations- und Hardware-Umgebungen verbindet, eliminiert RLinf die Fragmentierung, die zuvor kundenspezifisches Engineering für jede Kombination von Modell, Algorithmus und Simulator erforderte.

Warum es wichtig ist

RLinf schließt eine entscheidende Lücke: die Infrastruktur, die nötig ist, um Foundation Models für die Robotik mit Reinforcement Learning zu trainieren. Es unterstützt die gesamte Pipeline von LLMs über VLAs bis zu verkörperten Agenten und ist damit die erste Wahl als Infrastruktur für das Post-Training von Roboter-Foundation-Models.

Welches Problem es löst

Das Post-Training von Foundation Models für Roboter mit RL erfordert eine spezialisierte verteilte Trainingsinfrastruktur, die das Training von Sprachmodellen mit Robotersimulation verbindet. RLinf stellt diese Infrastruktur als Open-Source-Paket bereit.

Wichtigste Punkte

• Flexible Infrastruktur für das Post-Training von Foundation Models mittels RL
• Unterstützt LLMs, VLMs und VLAs für Robotikanwendungen
• Integration mehrerer Roboter-Simulatoren für verkörpertes Training
• Skalierbare Architektur für verteiltes Training
• Open-Source-Implementierung modernster RL-Trainingspipelines

Für wen

• Forscher, die Foundation Models für die Robotik feinabstimmen
• Teams, die VLA-Modelle mit Reinforcement Learning trainieren
• Entwickler, die RL-Infrastruktur für Embodied AI aufbauen
• Unternehmen, die das Training von Robotermodellen skalieren

Einschränkungen

• Erfordert erhebliche Rechenressourcen für das Training
• Aufwendige Einrichtung mit Abhängigkeiten zu mehreren Simulatoren
• Das sich schnell entwickelnde Feld bringt häufige API-Änderungen mit sich
• Kenntnisse sowohl in RL als auch im Training von Sprachmodellen erforderlich