工具集成优化方案
Verifiers的ToolEnv专为工具调用场景设计，提供以下优化路径：
- 原生函数调用支持：直接解析模型的工具调用JSON输出，自动匹配预注册的函数
- 异步执行机制: durch
GRPOTrainer实现并行化工具调用，减少等待时间 - vLLM加速推理：结合7个GPU的数据并行配置，单节点支持70+工具调用/秒
Realisierung des Prozesses:
- 在环境定义中注册工具函数（使用
@vf.tool装饰器） - 构建包含工具说明的prompt模板
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
Rubric设置工具使用正确性的奖励权重 - 启动训练时添加
--enforce-eager参数避免图编译开销
对于复杂工具链，建议配合prime-rl的FSDP实现进行分布式训练。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVerifiers：用于训练大语言模型的强化学习环境工具库Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何提升LLM代理在工具调用场景下的训练效率？
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