RLinf

RL을 통한 파운데이션 모델 포스트 트레이닝을 위한 확장 가능 인프라

라이선스

Apache-2.0

개요

RLinf는 강화 학습을 통해 파운데이션 모델(LLM, VLM, VLA)을 포스트 트레이닝하기 위한 유연하고 확장 가능한 오픈소스 인프라입니다. 여러 로봇 시뮬레이터(ManiSkill, LIBERO, IsaacLab, CALVIN, Metaworld)와 실제 플랫폼(Franka Arm)으로 임바디드 지능을 지원합니다. 주요 특징으로는 다양한 RL 알고리즘(PPO, GRPO, DAPO, Reinforce++) 지원, 여러 GPU 노드에 걸친 분산 훈련, 베이스라인 대비 100% 이상의 처리량 향상, pi0, OpenVLA, GR00T 같은 인기 VLA 모델과의 통합이 있습니다.

RLinf는 LLM, VLM 및 VLA를 포함한 기반 모델의 사후 학습을 위해 설계된 유연하고 확장 가능한 오픈소스 인프라로, 체화된 지능 애플리케이션을 위한 강화 학습을 통해 작동합니다. ManiSkill, LIBERO, IsaacLab, CALVIN 및 Metaworld를 포함한 5개의 주요 로봇 시뮬레이터 및 Franka Arm과 같은 실제 플랫폼과 통합되며, PPO, GRPO, DAPO 및 Reinforce++를 포함한 다양한 RL 알고리즘을 지원합니다. 이 인프라는 여러 GPU 노드에 걸친 분산 학습을 가능하게 하며 베이스라인 구현 대비 100% 이상의 처리량 향상을 달성합니다. pi0, OpenVLA 및 GR00T와 같은 인기 있는 VLA 모델을 시뮬레이션 및 하드웨어 환경과 연결하는 통합 파이프라인을 제공함으로써, RLinf는 각 모델, 알고리즘 및 시뮬레이터 조합에 대해 맞춤형 엔지니어링이 필요했던 이전의 분열을 제거합니다.

중요한 이유

RLinf는 강화 학습으로 로보틱스용 파운데이션 모델을 학습하는 데 필요한 인프라라는 중요한 공백을 메웁니다. LLM에서 VLA, 체화 에이전트에 이르는 전체 파이프라인을 지원하여 로봇 파운데이션 모델 포스트 트레이닝을 위한 대표적인 인프라가 됩니다.

해결하는 문제

RL로 로봇 파운데이션 모델을 포스트 트레이닝하려면 언어 모델 학습과 로봇 시뮬레이션을 결합한 전문적인 분산 학습 인프라가 필요합니다. RLinf는 이 인프라를 오픈소스 패키지로 제공합니다.

핵심 요점

• RL을 통한 파운데이션 모델 포스트 트레이닝을 위한 유연한 인프라입니다.
• 로보틱스 애플리케이션을 위한 LLM, VLM, VLA를 지원합니다.
• 체화 학습을 위해 여러 로봇 시뮬레이터와 통합됩니다.
• 분산 학습을 위한 확장 가능한 아키텍처를 갖추고 있습니다.
• 최신 RL 학습 파이프라인의 오픈소스 구현입니다.

대상

• 로보틱스용 파운데이션 모델을 미세 조정하는 연구자
• 강화 학습으로 VLA 모델을 학습하는 팀
• 체화 AI를 위한 RL 인프라를 구축하는 개발자
• 로봇 모델 학습을 확장하는 기업

한계

• 학습에 상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
• 여러 시뮬레이터 의존성으로 인해 설정이 복잡합니다.
• 빠르게 발전하는 분야라 API가 자주 변경됩니다.
• RL과 언어 모델 학습 모두에 대한 지식이 필요합니다.