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torchforge : RL agentique natif PyTorch v1.0.0

Utilisez cette ressource pour lancer un entraînement SFT ou GRPO avec torchforge, en séparant algorithmes et infrastructure

Nouveau

  • 536 téléchargements
  • 205 mentions J'aime
  • 167 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install torchforge-agentic-rl

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vous aide à installer torchforge, à préparer l'environnement PyTorch et à lancer un entraînement SFT sur deux GPU ou GRPO sur trois GPU. Il explique l'architecture qui sépare algorithmes et infrastructure. Vous obtenez des commandes de lancement et une base pour tester vos propres algorithmes.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « torchforge : RL agentique natif PyTorch »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : installation, démarrage rapide et architecture
  • references/api-reference.md : référence de l'API
  • references/troubleshooting.md : résolution des problèmes

Pour qui

  • Vous testez de nouveaux algorithmes de RL sur plusieurs GPU
  • Vous voulez séparer votre code d'algorithme de l'infrastructure distribuée

Pas pour qui

    Étiquettes

    • torchforge
    • rl
    • pytorch

    À propos

    Vous dites

    « Lance un entraînement GRPO avec torchforge sur trois GPU pour mon modèle d'essai. »

    Carte de la skill « torchforge : RL agentique natif PyTorch »

    Skill publiée par davila7 sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de lancer un entraînement SFT ou GRPO avec torchforge, en séparant algorithmes et infrastructure
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/api-reference.md8,8 Ko
    • references/troubleshooting.md7 Ko
    • SKILL.md10,9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    davila7
    Source
    github.com/davila7/claude-code-templates/tree/f57964ebda91cdfb31755661ecea9395f30020f1/cli-tool/components/skills/ai-research/post-training-torchforge
    Licence
    MIT

    Notice

    « post-training-torchforge » (davila7, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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