安装说明#

RLinf 提供两种安装方式：选项 1（UV） 在本地构建与机器匹配的虚拟环境，选项 2 （Docker） 提供最可复现的安装。

选项 1：UV#

用 install.sh 构建 UV 虚拟环境。传入安装目标（embodied、agentic 或 docs）以及对应的专用参数：

git clone https://github.com/RLinf/RLinf.git
cd RLinf
bash requirements/install.sh embodied --model openvla --env maniskill_libero
source .venv/bin/activate

更多目标与组合：

bash requirements/install.sh embodied --model openvla-oft --env maniskill_libero
bash requirements/install.sh embodied --model openpi --env libero
bash requirements/install.sh agentic
bash requirements/install.sh docs

运行 bash requirements/install.sh --help 可查看完整模型和环境列表。

  • 使用 --venv <dir> 指定虚拟环境目录。

  • 使用 --use-mirror 加速中国大陆环境下的下载。

  • 仅在依赖需要时使用 --python <version>。默认版本是 Python 3.11.14；部分环境 如 behavior 和 d4rl 需要 Python 3.10。

  • 仅在需要不同 PyTorch wheel 时使用 --torch <version>。

  • 使用 --platform amd 或 --platform ascend 进行实验性的非 NVIDIA 安装。 参见 AMD ROCm 芯片上的 LIBERO 强化学习 和 Ascend CANN 芯片上的 LIBERO 强化学习。

选项 2：Docker#

每个镜像都打包了开箱即用的栈（例如 agentic-rlinf0.3-maniskill_libero）。拉取 并运行镜像，然后在容器内选择模型环境：

docker pull rlinf/rlinf:agentic-rlinf0.3-maniskill_libero
docker run -it --gpus all \
   --shm-size 100g \
   --net=host \
   --name rlinf \
   -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \
   rlinf/rlinf:agentic-rlinf0.3-maniskill_libero /bin/bash

git clone https://github.com/RLinf/RLinf.git
cd RLinf
source switch_env openvla

  • 保留 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all，GPU 渲染需要该能力。

  • 不要覆盖容器内的 /root 或 /opt；镜像中的资源文件和虚拟环境位于这些目录。

  • 如果平台会修改 $HOME 或挂载 /root，请在容器内运行 link_assets 后再启动示例。

  • 使用 source switch_env openvla、source switch_env openvla-oft 或 source switch_env openpi 切换模型环境。

验证#

激活环境后，确认 RLinf 和 Ray 可用：

python -c "import rlinf; print(rlinf.__file__)"
ray --version

下一步#