hands-on-modern-rl

从RL基础到LLM对齐,一门课搞定实践进阶

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 358 🐛 待处理 7 👀 关注 17
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 4870
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源课程,完全免费,无付费版本。

项目预览

hands-on-modern-rl 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队walkinglabs
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源课程,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agent,agentic,agentic-ai,agentic-rl,dpo,grpo,llm,llm-alignment,ppo,pytorch,reinforcement,reinforcement-learning,rl,rlhf,sft,tutorial
GitHub 星标★ 4870
上线时间2026-04-10 00:00:00
代码更新2026-10-23
仓库体积168.5 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个开源强化学习课程,旨在帮助学习者从基础RL概念平滑过渡到LLM对齐、RLVR(基于强化学习的验证)以及高级智能体系统。项目以实践为核心,提供系统化的学习路径,包含代码示例、实验和项目,解决RL理论学习与前沿应用脱节的问题。核心能力包括:覆盖从经典RL算法到现代LLM对齐技术的完整知识体系,提供可运行的代码和实验环境,以及面向实际应用的案例研究。适合希望深入理解RL并在大模型领域应用的学习者和研究者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4870

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • Node.js >= 18.0.0(运行文档站)
  • npm(运行文档站)
  • Python(运行课程代码,README 未指定最低版本)
  • 部分章节可能需要额外系统库、GPU 支持或模型下载

安装与启动步骤

  1. 1克隆课程仓库

    把项目克隆到本地并进入目录,后续所有命令都在仓库根目录执行。

    git clone https://github.com/walkinglabs/hands-on-modern-rl.git
    cd hands-on-modern-rl
  2. 2安装文档站依赖

    在仓库根目录用 npm 安装 VitePress 文档站所需依赖。

    npm install
  3. 3启动本地文档站

    启动开发服务器后,终端会输出本地访问地址,通常是 http://localhost:5173。

    npm run dev
  4. 4创建 Python 环境

    进入 code 目录,创建并激活虚拟环境,避免污染全局 Python。

    cd code
    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate
  5. 5安装课程依赖

    安装 code 目录下 requirements.txt 中的全部依赖,体量可能较大。

    pip install -r requirements.txt
  6. 6安装章节依赖

    若不想装全量依赖,可只安装第 01 章专用依赖文件,适合更轻量的安装。

    pip install -r chapter01_cartpole/requirements.txt
  7. 7运行第01章示例

    运行 CartPole 的 PPO 示例脚本,这是 README 建议的第一个上手示例。

    python chapter01_cartpole/1-ppo_cartpole.py

如何确认成功

浏览器打开终端显示的 VitePress 地址(通常 http://localhost:5173)能看到文档站即为成功。

常见问题

Q:只想看课程内容,不想本地跑代码怎么办?

A:可直接访问在线课程 https://walkinglabs.github.io/hands-on-modern-rl/,或从 Releases 下载 PDF 版本阅读。

Q:不想安装全部依赖怎么办?

A:README 提供了按章的依赖文件,例如 pip install -r chapter01_cartpole/requirements.txt,可只装单章所需依赖。

Q:应该从哪一章开始跑代码?

A:README 建议先从 Chapter 01 开始,再运行涉及 LLM、VLM 或重型模拟器的示例。

Q:跑后续章节报错缺少库或显存不足?

A:README 说明部分章节可能需要额外系统库、GPU 支持、模型下载或特定环境配置,需按章节说明单独准备。

注意事项

  • README 未指定 Python 最低版本,运行前请自行确认环境兼容。
  • 涉及 LLM、VLM 或重型模拟器的章节可能需要 GPU、模型下载和额外系统库。
  • 课程代码按章节组织在 code 目录下,README 建议从 Chapter 01 开始。
  • 项目采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可证,使用时注意授权范围。

核心亮点

  • 课程设计衔接紧密,从经典RL到LLM对齐逐步进阶,学习曲线平缓
  • 提供大量可运行的代码示例,强调动手实践,而非纯理论
  • 紧跟前沿,涵盖RLVR和Agentic系统等热点方向,实用性强

不足之处

  • 项目仍在成长中,部分章节内容可能不够完善
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 希望系统学习强化学习并转向LLM对齐方向的研究者
  • 需要实践RL代码模板的工程师
  • 开设RL课程或工作坊的教育者

替代项目

Spinning Up in Deep RL、Practical_RL、Deep Reinforcement Learning Course (Hugging Face)

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