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verl-project/verl-omni
GitHub用于将新扩散或Omni模型及算法集成到verl-omni的指南路由。通过分类架构与算法类型，定位权威文档并指导完成适配器注册、配置同步及测试添加等开发任务。
Install All Skills
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Skills in Collection (8)
用于将新扩散或Omni模型及算法集成到verl-omni的指南路由。通过分类架构与算法类型，定位权威文档并指导完成适配器注册、配置同步及测试添加等开发任务。
集成新模型
集成新算法
添加新流水线
npx skills add verl-project/verl-omni --skill add-pipeline -g -y
指导在verl-omni中添加新的奖励评分器，包括复制参考实现、编写compute_score函数、配置运行参数及编写单元测试。适用于图像、视频或多模态强化学习的奖励模型集成。
添加新的奖励评分逻辑
集成多模态RL奖励模型
配置远程HTTP评分服务
npx skills add verl-project/verl-omni --skill add-reward-score -g -y
用于在提交PR前对代码变更进行自我审查，检查技术目的、代码质量及目标完整性。通过对比差异和阅读项目规范，生成包含READY或NEEDS CHANGES结论的报告，不修改文件。
提交PR前自查
被要求执行自我审查
npx skills add verl-project/verl-omni --skill self-review -g -y
规范 verl-omni 项目的 Git 提交与 PR 创建流程，包括模块标签推断、标题格式校验、重复工作检查及低价值 PR 拦截策略。
执行 git commit
创建 Pull Request
npx skills add verl-project/verl-omni --skill commit-and-pr -g -y
指导在FlowGRPO或扩散训练中选择合适的性能分析工具（如nsys、torch.profiler），通过配置轻量级单步运行捕获轨迹，并针对actor、rollout等特定进程启用Profiler以定位性能瓶颈。
需要分析训练或推理步骤的性能瓶颈
选择nsys或torch.profiler进行性能追踪
排查GPU内存占用或OOM问题
比较不同配置的计算效率
npx skills add verl-project/verl-omni --skill profile -g -y
指导编写和运行Verl-Omni CPU测试，涵盖无GPU环境下的适配器和配置测试。说明CI触发机制、本地复现技巧及PR提交规范，帮助开发者验证代码并生成PR所需证据。
添加新的CPU单元测试
在本地复现CI测试失败
为PR准备测试证据
npx skills add verl-project/verl-omni --skill run-cpu-tests -g -y
用于在提交或更新PR前对verl-omni分支进行自我审查，基于项目规范检查整个差异，按严重程度分组报告问题并给出就绪状态判定，不修改文件。
准备提交贡献时
被要求自我审查时
npx skills add verl-project/verl-omni --skill self-review -g -y
用于路由 verl-omni 训练与推理一致性检查。通过 MSProbe 收集配对 dump，结合根因分析技能排查扩散或全模态模型的数值差异，输出诊断报告及根本原因。
训练推理数值不一致排查
收集 rollout/actor 配对数据
扩散模型或 omni 模型差异分析
npx skills add verl-project/verl-omni --skill train-infer-consistency -g -y
