slime RL后训练框架

技能简介

slime是 powering GLM 4.5/4.6/4.7 的后训练框架，打通Megatron-LM分布式训练与SGLang高速采样。适用于大模型RLHF、自定义数据生成流程及需要紧密集成的规模化强化学习训练。

能做什么

• 整理模型调用与提示流程
• 沉淀可复用的智能体能力
• 输出可接入业务的执行方案

使用说明

• 明确模型目标与输入边界。
• 配置提示流程和调用参数。
• 检查输出质量并做人工复核。

# Recommended: Docker

docker pull slimerl/slime:latest

英文名

slime-rl-training

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 涉及外部平台接口、账号或权限时，先确认授权边界与数据访问范围。
• 自动生成或自动执行结果应保留人工复核，避免直接替代最终业务判断。
• 若处理内部资料、客户信息或经营数据，应先完成脱敏与权限控制。

来源信息

原始链接：https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
来源类型：GitHub 开源仓库