[Question] mode=serve 下是否会边采集 experience 边训练模型？

[lsh-forge]

我在使用 Trinity-RFT + AgentScope-Java 验证在线训练流程。

当前配置：

• Trinity-RFT 使用 mode: serve
• Java 侧通过 AgentScope-Java TrainingRunner 调用 Trinity
• shadow agent 会产生 msg_id
• Java 侧调用 /feedback 提交 msg_ids + reward + task_id + run_id
• /commit 后，数据已经写入 server_recovery_experience_buffer.jsonl

我的问题是：

1. mode: serve 下，Trinity 是否只负责提供 OpenAI-compatible API 和采集 experience？
2. mode: serve 会不会自动启动 Trainer 并更新模型参数？
3. 如果我希望一边通过 AgentScope-Java 采集数据，一边实时训练模型，推荐使用什么 mode / 配置方式？

谢谢。

[pan-x-c]

1. 是的，只会提供 API 并采集 Experience 数据
2. 需要通过 feedback 以及 commit 请求反馈 reward 并提交训练数据，具体可以参考单测 TestServeWithTrainer‎
3. 这就是 serve 模式的经典场景

[lsh-forge]

1. 是的，只会提供 API 并采集 Experience 数据
2. 需要通过 feedback 以及 commit 请求反馈 reward 并提交训练数据，具体可以参考单测 TestServeWithTrainer‎
3. 这就是 serve 模式的经典场景

请问是同时开启两个进程吗
一个 Trinity 进程跑 serve
一个 Trinity 进程跑 train
两者共享同一个 buffer / checkpoint / ray namespace 配置

[pan-x-c]

是的，需要一个进程以 serve 模式运行，另一个以 train 模式运行，并且两者共享你提到的配置项。
TestServeWithTrainer‎ 测试点就是对这个场景的模拟