SimpleVLA-RL

PRIME-RL 在 GitHub 开源的框架，主要语言 Python。 [ICLR 2026] SimpleVLA-RL: Scaling VLA Training via Reinforcement Learning

SDKPRIME-RLSimpleVLA-RL

开发工具档案怎么用、适配哪些机型、哪些环境验证过

PRIME-RL 在 GitHub 开源的框架，主要语言 Python。 [ICLR 2026] SimpleVLA-RL: Scaling VLA Training via Reinforcement Learning

框架python更新于 9 个月前

概述

这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。

SimpleVLA-RL是PRIME-RL团队开源的视觉语言动作（VLA）训练框架，采用Python作为核心开发语言，主打通过强化学习方案实现VLA模型的规模化训练，对应ICLR 2026收录的同名技术方案，可简化VLA模型从数据接入到强化学习迭代的全流程开发链路。

该框架归属机器人技术栈L7应用层，无特定绑定的机器人本体，开发者可直接通过GitHub仓库获取代码，结合自有运动控制、SLAM导航等底层模块，或是搭配MuJoCo、Isaac等仿真环境、实体机器人遥操作链路，完成VLA模型的训练与部署落地。

工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。

工具类型: 框架
所属品牌 / 组织: 开源社区
开发语言: python
技术栈层级: L7 具身模型
适配机型数: 0 款
统计日期: 2026-10-13
环境注意事项: 不支持 Windows 原生运行，WSL2 环境下可能存在CUDA调度异常问题Python 3.12 及以上版本存在部分依赖包兼容性问题，暂不支持

源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。

git clone https://github.com/PRIME-RL/SimpleVLA-RL.git
cd SimpleVLA-RL
# 安装 Python 依赖与开发包
pip install -e .

版本 / 分支	验证环境	接入说明
main / 最新稳定分支（适配 PyTorch 2.x 版本）	Ubuntu 22.04 LTS / Python 3.10 ~ 3.11 / CUDA 12.1+ / PyTorch 2.2+ / MuJoCo 3.x 可选	克隆仓库后通过 pip install -r requirements.txt 安装依赖，入口为 train_rl_vla.py 可直接启动强化学习训练流程，支持自定义数据集接入。

支持接入该 SDK、ROS 驱动或仿真资产的机器人本体。

尚未收录适配机型。

同一厂商开源的配套仓库或同技术栈开发工具。

本页事实对应的公开页面，以原文为准。