英語の原文: https://argusic.com/subject/libra

Libra

Libra: エージェント型 RL ポストトレーニングのための効率的なリソース管理

動作するソース: GitHubPythonMITコミット a1e1619144b6

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent framework、agents、orchestration、post training、rl.

Libra は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 3 分でインストールし、7 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

Full install succeeded, 303/303 test suite tests pass, 6 skipped, and 2 of 3 broken example scripts now run end-to-end on CPU-only container with no GPU required.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
100 / 100
検証した実行のコスト
0.37 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
309
フォーク
23
未解決の Issue
0
ウォッチャー
19
サイズ
4 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

Libra のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • examples/test_code_agent.py imported extract_code_block from wrong module (code_executor has it as a method, module-level fn is in code_reward)5 分
  • examples/test_single_gpu.py tried to write to hardcoded /path/to/user/test_weights (PermissionError)2 分
  • examples/test_code_agent.py test_code_agent_workflow used deprecated asyncio.get_event_loop() (RuntimeError: no event loop in thread)2 分
  • examples/test_code_agent.py gpt2 tokenizer has no chat_template, causing ValueError in workflow test2 分
  • requirements.txt pyarrow>=15.0.0 resolved to pyarrow 26 which requires numpy>=2, conflicting with repo's pinned numpy<2.01 分
  • tests/conftest.py missing — 3 test files (homogeneous_rollout_baseline, production_ehp_ab_config, r2e_patch_harness) import from scripts/ and env/ top-level dirs not on sys.path1 分
インストール時間
3 分
クリーンなマシンから完了まで
28 分
遭遇したエラーと修正したエラー
7 件に遭遇、7 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
python -m pytest tests/test_cmlfq_scheduler.py tests/test_preflight_planner.py tests/test_global_resource_planner_simulators.py tests/test_grpo_grouping.py tests/test_runtime_elastic_executor.py returned 74 passed, 0 failed; python -m pytest tests/ returned 303 passed, 6 skipped; python examples/test_single_gpu.py printed 'All tests passed; single-GPU mode is working'; python examples/test_code_agent.py printed 'All tests passed.'
使用したモデルのトークン
1,543,327
テストした正確なコミット
a1e1619144b6
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

tests/test_runtime_elastic_executor.py::test_runtime_executor_scrubs_training_env_for_rollout PASSE…
tests/test_runtime_elastic_executor.py::test_dispatcher_reset_after_reconfigure_clears_old_rollout_…
=============================== warnings summary ===============================
.venv/lib/python3.12/site-packages/torch/cuda/__init__.py:61
  /work/repo/.venv/lib/python3.12/site-packages/torch/cuda/__init__.py:61: FutureWarning: The pynvm…
    import pynvml  # type: ignore[import]
-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
======================== 74 passed, 1 warning in 4.38s =========================
All verified. Here's the final report:
tokens used
1,543,327
All verified. Here's the final report:

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 3 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 61 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
  • 7 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した agent-framework のプロジェクト 62 件のうち、Libra は実行状態に達するまでの速さが 26 番目で、62 件中 48 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
  • 手早く評価したい場合: クローンから 3 分後には動作していました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3動作した100.000.37

トピック (出典: GitHub)

agent-frameworkagentsorchestrationpost-trainingrl

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/Libra.svg)](https://argusic.com/subject/libra)

質問

Libra は動作しますか?
はい。Libra は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 3 分でインストールして起動し、途中で 7 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は Libra をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット a1e1619144b6 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
Libra のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.37 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
Libra のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 3 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
Libra には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
Libra のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 7 件の問題が発生しました。そのうち 7 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
Libra は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した agent-framework のプロジェクト 62 件のうち、Libra は実行状態に達するまでの速さが 26 番目で、62 件中 48 件がそもそも実行状態に達しました。
Libra の証拠はどこにありますか?
記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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