agentscope-ai/Trinity-RFT

Reward function中的Reward Model应该在哪里初始化？

Open

#312 aperta il 10 ott 2025

Vedi su GitHub
 (2 commenti) (0 reazioni) (0 assegnatari)Python (70 fork)github user discovery
good first issue

Metriche repository

Star
 (648 star)
Metriche merge PR
 (Metriche PR in attesa)

Descrizione

Reward function中的Reward Model在哪里初始化是最好的呢；我目前是在workflow类下初始化的，但是它只能加载到cpu，然后推理打分时会非常非常慢，以至于超时报错

Guida contributor

Direzione di ricerca
Indaga come spostare l'inizializzazione del Reward Model sulla GPU. Controlla le utility di caricamento del modello del framework e assicurati che il dispositivo sia impostato su CUDA se disponibile. Cerca esempi di inizializzazione GPU in altre parti del codice.
Tech stack
python
Dominio
aimachine learning
Tipo issue
Performance
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
2
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
PythonPyTorch
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
70