nano_rl 是一个基于 verl 的二次开发项目，定位是在 verl 框架上做 reward 的定制开发。
用途 项目旨在增强 verl 原有框架的灵活性和性能，主要针对 reward 模型的调用和管理方式进行了优化。
主要能力 根据项目资料，nano_rl 围绕奖励模型的定制开发展开，涵盖自定义奖励模型的实现方式，以及在 verl 中开展 Agent 训练的相关实践。资料中提及的具体内容包括：如何在 verl 中自定义奖励模型；自定义奖励模型实践；verl Agent 训练踩坑经历；评论场景下的 Agent SFT 与 RL 训练实践。
使用方式 暂未提供具体的安装命令与使用步骤。项目以代码仓库形式发布，地址为 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/nano_rl 。
适用场景 资料显示其涉及 reward 模型定制、Agent 训练、SFT 与 RL 训练等场景，尤其是评论场景下的 Agent SFT 与 RL 训练实践。
限制 项目资料未提供收费标准、平台支持、性能数据或效果说明，相关信息暂未提供。
