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搜索 GRPO ，共找到 11 条记录

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TRL RLHF 训练管线

fine-tuning-with-trl

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 TRL 提供的 SFT、DPO、PPO/GRPO 和奖励模型训练流程，对 HuggingFace 模型进行 RLHF 调整，使其符合偏好与人类反馈。

GRPO强化学习微调

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验，包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导，适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。

OpenRLHF训练套件

openrlhf-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。

SLIME 强化训练框架

slime-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。

PyTorch原生智能体RL训练框架

torchforge-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习（RL）的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发，无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题，支持从单卡到大规模集群的扩展训练。

火山引擎LLM强化训练

verl-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用火山引擎 verl 训练 LLM 的强化学习指南，涵盖 GRPO、PPO、价值网络、分布式 rollout、数据配置与生产部署等流程。

Hugging Face云端大型语言模型训练

hugging-face-model-trainer

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施，进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL（SFT, DPO等）或Unsloth等前沿方法，无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务，并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。

使用TRL训练和微调大型语言模型

sickn33/antigravity-awesome-skills

使用此技能，您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求，利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。

Hugging Face 模型微调训练

hugging-face-model-trainer

sickn33/agentic-awesome-skills

使用 Hugging Face Jobs 基础设施训练或微调语言及视觉模型。支持 SFT、DPO、GRPO 等训练方法，并提供 GGUF 转换以支持本地部署。需 Pro 账户及 HF_TOKEN 保存至 Hub，适用于云端 GPU 训练，无需本地环境。

TRL 模型微调训练

sickn33/agentic-awesome-skills

使用 Hugging Face TRL 库通过命令行训练与微调 Transformer 语言模型，支持 SFT、DPO、GRPO、RLOO、KTO 及奖励模型训练，并可用 LoRA、YAML 配置和 Accelerate 多卡分布式训练。

Unsloth微调

unsloth-finetuning

sickn33/agentic-awesome-skills

使用Unsloth Core在单张消费级GPU上微调大语言模型，涵盖显存规划、LoRA/QLoRA、GRPO/DPO后训练、聊天模板正确性及GGUF导出。

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