第 16 課：Capstone — 為現實問題建構 RL 代理

強化學習：從基礎到高級

第 4 部分：RLHF、LLM 調整和製作

亞洲開發網

簡介

Capstone 專案將所有 RL 知識應用於真正的端到端問題。從以下 3 個項目中選擇 1 個。

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項目1：遊戲AI代理

描述

建立人工智慧遊戲代理程式——從自訂環境到經過培訓的可以演示的代理。

技術堆疊

• 體育館自訂環境（蛇、Flappy Bird、俄羅斯方塊）
• DQN 或 PPO 培训
• 使用 Optuna 進行超參數優化
• 帶有 Gradio 的網路演示

步骤

# 1. Build custom environment
class GameEnv(gym.Env):
    # Implement reset(), step(), render()
    pass

# 2. Train agent
from stable_baselines3 import PPO
model = PPO("MlpPolicy", GameEnv(), verbose=1)
model.learn(total_timesteps=1_000_000)

# 3. Evaluate
mean_reward, std = evaluate_policy(model, GameEnv(), n_eval_episodes=100)
print(f"Score: {mean_reward:.1f} +/- {std:.1f}")

# 4. Demo
import gradio as gr
def play_game(seed):
    env = GameEnv(render_mode="rgb_array")
    frames = record_episode(model, env, seed)
    return frames

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專案2：機器人控制

描述

在 MuJoCo 中訓練機器人運動代理 — 步行、跑步或操縱。

技術堆疊

• MuJoCo（螞蟻、人形機器人或客製化機器人）
• 具有域隨機化的 SAC 訓練
• TensorBoard 分析
• 模擬到真實的傳輸分析

評價

# Compare algorithms
algorithms = {
    "PPO": PPO("MlpPolicy", env),
    "SAC": SAC("MlpPolicy", env),
    "TD3": TD3("MlpPolicy", env),
}

results = {}
for name, model in algorithms.items():
    model.learn(total_timesteps=1_000_000)
    mean_reward, _ = evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=50)
    results[name] = mean_reward

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專案 3：RLHF / DPO 聊天機器人

描述

使用 DPO 或 RLHF 使小型法學碩士與人們的偏好保持一致。

技術堆疊

• 基本款：SmolLM 或 Qwen2.5 (0.5B-1.5B)
• SFT + DPO 的 TRL 库
• 評估：MT-Bench、AlpacaEval
• 广播聊天界面

管道

# 1. SFT
sft_trainer = SFTTrainer(model, train_dataset=sft_data)
sft_trainer.train()

# 2. DPO
dpo_trainer = DPOTrainer(model, ref_model, train_dataset=pref_data)
dpo_trainer.train()

# 3. Evaluate
# - Perplexity
# - Win rate vs base model
# - Human evaluation

# 4. Deploy
import gradio as gr
demo = gr.ChatInterface(fn=generate_response)
demo.launch()

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可交付成果

項目	描述	重量
程式碼	乾淨、記錄的 GitHub 儲存庫	30%
訓練日誌	TensorBoard 視覺化、學習曲線	20%
報告	架構決策、結果分析、消融	30%
演示	互動式演示（網頁應用程式或影片）	20%

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總結

恭喜您完成強化學習：從基礎到進階系列！

###學到的知識

部分	主要内容
1. 平台	MDP、DP、MC、TD、Q 學習
2. 深度強化學習	DQN、策略梯度、PPO、SAC
3. 框架	體育館、SB3、MuJoCo
4. 生產	RLHF、DPO、多重代理、部署

###進一步的發展方向

• 研究：閱讀 arXiv 上的論文，重現結果
• 競賽：Kaggle RL、NeurIPS 挑戰
• 開源：為 SB3、TRL、PettingZoo 做出貢獻
• 職業：強化學習工程師、人工智慧安全研究員、機器人工程師