在开发自定义环境的 runner.py 时,我希望直接使用本地已配置好的 Python / Conda 环境运行和调试,方便设置断点、检查变量和快速验证修改,无需通过 Docker 启动。
目前,runner.py 需要读取 SAFactory 传入的 request(SimulationStartRequest JSON)。本地单独运行时,需要自行了解 request 的结构并构造参数,这增加了调试的准备成本。
希望项目提供一个用于本地调试的 request.example.json 模板,例如:
{
"env_name": "prmeval",
"env_image": "safactory-prmeval:0.1.0",
"env_num": 1,
"dataset": xxx,
"dataset_load_mode": "eager",
"gateway_base_url": "http://xxx/v1/chat/completions",
"model": "Qwen3.6-35B-A3B-FP8",
"api_key": "xxx",
"env_params": {
xxx
}
}
期望使用方式:
conda activate safactory
python env/<my_env>/runner.py < request.example.json
理想情况下,开发者复制模板并修改必要参数后,即可在本地运行和调试自己的 runner.py,且输入格式与 SAFactory 实际传入的 request 保持一致。
在开发自定义环境的
runner.py时,我希望直接使用本地已配置好的 Python / Conda 环境运行和调试,方便设置断点、检查变量和快速验证修改,无需通过 Docker 启动。目前,
runner.py需要读取 SAFactory 传入的 request(SimulationStartRequestJSON)。本地单独运行时,需要自行了解 request 的结构并构造参数,这增加了调试的准备成本。希望项目提供一个用于本地调试的
request.example.json模板,例如:{ "env_name": "prmeval", "env_image": "safactory-prmeval:0.1.0", "env_num": 1, "dataset": xxx, "dataset_load_mode": "eager", "gateway_base_url": "http://xxx/v1/chat/completions", "model": "Qwen3.6-35B-A3B-FP8", "api_key": "xxx", "env_params": { xxx } }期望使用方式:
理想情况下,开发者复制模板并修改必要参数后,即可在本地运行和调试自己的
runner.py,且输入格式与 SAFactory 实际传入的 request 保持一致。