AgentGym-RL
Code and implementations for the paper "AgentGym-RL: Training LLM Agents for Long-Horizon Decision Making through Multi-Turn Reinforcement Learning" by Zhiheng Xi et al.
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- dpo_extension.rst
- fsdp_extension.rst
- megatron_extension.rst
- placement.rst
- config.rst
- gsm8k_example.rst
- ppo_code_architecture.rst
- ppo.rst
- faq.rst
- perf_tuning.rst
- prepare_data.rst
- reward_function.rst
- install.rst
- quickstart.rst
- fsdp_workers.rst
- megatron_workers.rst
- ray_trainer.rst
- conf.py
- hybrid_flow.rst
- index.rst
- Makefile
- README.md
- README_vllm0.7.md
- requirements-docs.txt
- format.sh
- model_merger.py
- multiple_model_merger.py
- single_model_merger.py
- evaluation.yaml
- generation.yaml
- ppo_trainer.yaml
- sft_trainer.yaml
- __init__.py
- core_algos.py
- ray_trainer.py
- __init__.py
- fsdp_sft_trainer.py
- main_eval.py
- main_generation.py
- main_ppo.py
- runtime_env.yaml
- __init__.py
- llama_loader.py
- llama_saver.py
- __init__.py
- parallel_attention.py
- parallel_decoder.py
- parallel_linear.py
- parallel_mlp.py
- parallel_rmsnorm.py
- __init__.py
- modeling_llama_megatron.py
- __init__.py
- __init__.py
- llama.py
- monkey_patch.py
- qwen2.py
- __init__.py
- README.md
- registry.py
- weight_loader_registry.py
- __init__.py
- worker.py
- worker_group.py
- __init__.py
- ray.py
- __init__.py
- decorator.py
- worker.py
- worker_group.py
- __init__.py
- base.py
- megatron.py
- __init__.py
- __init__.py
- dtensor_weight_loaders.py
- __init__.py
- arg_utils.py
- config.py
- llm.py
- llm_engine_sp.py
- model_loader.py
- model_runner.py
- parallel_state.py
- tokenizer.py
- weight_loaders.py
- worker.py
- __init__.py
- arg_utils.py
- config.py
- dtensor_weight_loaders.py
- hf_weight_loader.py
- llm.py
- llm_engine_sp.py
- megatron_weight_loaders.py
- model_loader.py
- model_runner.py
- parallel_state.py
- spmd_gpu_executor.py
- tokenizer.py
- worker.py
- __init__.py
- arg_utils.py
- config.py
- dtensor_weight_loaders.py
- hf_weight_loader.py
- llm.py
- llm_engine_sp.py
- megatron_weight_loaders.py
- model_loader.py
- model_runner.py
- parallel_state.py
- spmd_gpu_executor.py
- tokenizer.py
- worker.py
- __init__.py
- arg_utils.py
- config.py
- dtensor_weight_loaders.py
- hf_weight_loader.py
- llm.py
- llm_engine_sp.py
- megatron_weight_loaders.py
- model_loader.py
- model_runner.py
- parallel_state.py
- spmd_gpu_executor.py
- tokenizer.py
- worker.py
- __init__.py
- __init__.py
- __init__.py
- README.md
- rl_dataset.py
- sft_dataset.py
- client.py
- __init__.py
- checkpoint_manager.py
- fsdp_checkpoint_manager.py
- __init__.py
- performance.py
- trajectory_tracker.py
- __init__.py
- aggregate_logger.py
- __init__.py
- memory.py
- optimizer.py
- optimizer_config.py
- pipeline_parallel.py
- sequence_parallel.py
- tensor_parallel.py
- __init__.py
- ray_backend.py
- __init__.py
- testing_util.py
- utils.py
- __init__.py
- grader.py
- math_normalize.py
- __init__.py
- gsm8k.py
- math.py
- __init__.py
- config.py
- distributed.py
- flops_counter.py
- fs.py
- fsdp_utils.py
- hdfs_io.py
- import_utils.py
- logging_utils.py
- megatron_utils.py
- memory_buffer.py
- model.py
- py_functional.py
- ray_utils.py
- seqlen_balancing.py
- tokenizer.py
- torch_dtypes.py
- torch_functional.py
- tracking.py
- ulysses.py
- version
- __init__.py
- base.py
- dp_actor.py
- __init__.py
- base.py
- dp_critic.py
- __init__.py
- naive.py
- prime.py
- __init__.py
- reward_model.py
- __init__.py
- base.py
- __init__.py
- vllm_rollout.py
- __init__.py
- naive_rollout.py
- __init__.py
- base.py
- hf_rollout.py
- schemas.py
- tokenizer.py
- __init__.py
- base.py
- fsdp_ulysses.py
- fsdp_vllm.py
- megatron_vllm.py
- __init__.py
- agent_fsdp_workers.py
- megatron_workers.py
- __init__.py
- protocol.py
- .gitignore
- .readthedocs.yaml
- .style.yapf
- Notice.txt
- pyproject.toml
- requirements.txt
- setup.py
- VERL_LICENSE
- VERL_README.md
- AgentGym-RL-main.png
- bytedance.jpg
- env.jpg
- fudannlp_logo.png
- main_greedy_performance.jpg
- main_performance.jpg
- pseudo.jpg
- ScalingInter-RL-Method.png
- searchqa_performance.jpg
- shanghai_innovation_institute_logo.png
- webarena_performance.png
- babyai_eval.sh
- sciworld_eval.sh
- searchqa_eval.sh
- textcraft_eval.sh
- webarena_eval.sh
- babyai_train.sh
- sciworld_train.sh
- searchqa_train.sh
- textcraft_train.sh
- webarena_train.sh
- babyai_train.sh
- sciworld_train.sh
- searchqa_train.sh
- textcraft_train.sh
- webarena_train.sh
- .gitmodules
- AgentGym
- LICENSE
- README.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd AgentGym-RL
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip3 install torch==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip3 install $FLASH_ATTENTION_NAME
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip3 install transformers==4.51.3
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip3 install torch==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip3 install $FLASH_ATTENTION_NAME
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip3 install -e .
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip3 install transformers==4.51.3
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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