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DéveloppementAPI ReferenceNemo RlModelsPolicy

nemo_rl.models.policy.dtensor_policy_worker_v2

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Contenu du Module

Classes

NomDescription
DTensorPolicyWorkerV2Aucun

API

class nemo_rl.models.policy.dtensor_policy_worker_v2.DTensorPolicyWorkerV2(config: nemo_rl.models.policy.PolicyConfig, tokenizer: transformers.AutoTokenizer, processor: typing.Optional[transformers.AutoProcessor] = None, weights_path: typing.Optional[str] = None, optimizer_path: typing.Optional[str] = None, init_optimizer: bool = True, init_reference_model: bool = True, **kwargs: typing.Any)
__repr__() -> str

Personnalise le préfixe de l’acteur dans les journaux Ray.

Cela facilite l’identification du worker produisant des messages de journal spécifiques.

_apply_temperature_scaling(logits: torch.Tensor) -> torch.Tensor
init_collective(
    ip: str,
    port: int,
    world_size: int
) -> None

Initialiser la communication collective.

is_alive() -> bool
get_gpu_info() -> dict[str, typing.Any]

Retourne des informations sur le GPU utilisé par ce worker.

[… rest of the document continues with the same translation pattern …]