RLinf

Infrastruttura scalabile per il post-addestramento di foundation model tramite RL

Licenza

Apache-2.0

Panoramica

RLinf è un'infrastruttura open source flessibile e scalabile per il post-addestramento di foundation model (LLM, VLM, VLA) tramite apprendimento per rinforzo. Supporta l'intelligenza incarnata con più simulatori robotici (ManiSkill, LIBERO, IsaacLab, CALVIN, Metaworld) e piattaforme reali (Franka Arm). Le caratteristiche principali comprendono il supporto a diversi algoritmi di RL (PPO, GRPO, DAPO, Reinforce++), l'addestramento distribuito su più nodi GPU, un miglioramento del throughput superiore al 100% rispetto alle baseline e l'integrazione con modelli Vision-Language-Action (VLA) diffusi come pi0, OpenVLA e GR00T.

RLinf è un'infrastruttura open source flessibile e scalabile progettata per il post-addestramento di foundation model, tra cui LLM, modelli Vision-Language (VLM) e modelli Vision-Language-Action (VLA), tramite apprendimento per rinforzo per applicazioni di intelligenza incarnata. Si integra con cinque importanti simulatori robotici (ManiSkill, LIBERO, IsaacLab, CALVIN e Metaworld) e con piattaforme reali come il Franka Arm, e supporta diversi algoritmi di RL, tra cui PPO, GRPO, DAPO e Reinforce++. L'infrastruttura consente l'addestramento distribuito su più nodi GPU e ottiene un miglioramento del throughput superiore al 100% rispetto alle implementazioni di base. Fornendo una pipeline unificata che collega modelli VLA diffusi come pi0, OpenVLA e GR00T con ambienti di simulazione e hardware, RLinf elimina la frammentazione che in precedenza richiedeva un lavoro di ingegneria su misura per ogni combinazione di modello, algoritmo e simulatore.

Perché è importante

RLinf colma una lacuna fondamentale: l'infrastruttura necessaria per addestrare foundation model per la robotica con l'apprendimento per rinforzo. Supporta l'intera pipeline, dagli LLM ai VLA agli agenti incarnati, ed è quindi l'infrastruttura di riferimento per il post-training dei foundation model per robot.

Il problema che risolve

Il post-training dei foundation model per robot con RL richiede un'infrastruttura di addestramento distribuito specializzata che combini l'addestramento dei modelli linguistici con la simulazione robotica. RLinf fornisce questa infrastruttura come pacchetto open source.

Punti chiave

• Infrastruttura flessibile per il post-training dei foundation model tramite RL
• Supporta LLM, VLM e VLA per applicazioni robotiche
• Integrazioni con diversi simulatori robotici per l'addestramento incarnato
• Architettura scalabile per l'addestramento distribuito
• Implementazione open source di pipeline di addestramento RL allo stato dell'arte

A chi si rivolge

• Ricercatori che fanno il fine-tuning di foundation model per la robotica
• Team che addestrano modelli VLA con l'apprendimento per rinforzo
• Sviluppatori che costruiscono infrastrutture RL per l'embodied AI
• Aziende che scalano l'addestramento dei modelli robotici

Limiti

• Richiede risorse di calcolo significative per l'addestramento
• Configurazione complessa con dipendenze da più simulatori
• Il campo evolve rapidamente, quindi l'API cambia spesso
• Servono conoscenze sia di RL sia di addestramento dei modelli linguistici