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内容提要
SkyRL是一个专注于大语言模型训练与评估的模块化强化学习库，提供环境构建、训练和部署功能，旨在实现可重复的研究与工程。其主要特点包括模块化组件、高性能训练管道和丰富的环境套件，适用于多轮对话任务和算法评估。
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关键要点
- SkyRL是一个模块化的强化学习库，专注于大语言模型的训练与评估。
- 项目包括多个子包，如skyrl-agent、skyrl-train和skyrl-gym，涵盖环境构建、训练堆栈、代理层和部署工具。
- 主要特点包括模块化组件、可重复的训练管道和丰富的环境套件。
- 模块化组件便于组合和扩展，支持训练、代理和环境库的分离。
- 高性能训练管道和可配置的实验管理，适用于大规模训练。
- skyrl-gym提供使用Gymnasium API实现的工具使用环境。
- 项目采用Apache-2.0许可证，提供全面的文档和示例，鼓励社区贡献。
- 适用案例包括训练多轮对话任务的长时间代理、基准测试和评估训练算法及模型性能。
- 可用于教学和研究，重现实验、建立基准和调整性能。
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