批量处理

批量处理允许你跨成百上千个提示并行运行 Hermes 代理，生成结构化的轨迹数据。这主要用于训练数据生成——生成带有工具使用统计信息的 ShareGPT 格式轨迹，可用于微调或评估。

概述

批量运行器（batch_runner.py）处理 JSONL 格式的提示数据集，通过完整的代理会话运行每个提示，并配备工具访问权限。每个提示都有自己独立的环境。输出是结构化的轨迹数据，包含完整的对话历史、工具调用统计和推理覆盖度量。

快速开始

# 基本批量运行
python batch_runner.py \
    --dataset_file=data/prompts.jsonl \
    --batch_size=10 \
    --run_name=my_first_run \
    --model=anthropic/claude-sonnet-4.6 \
    --num_workers=4
 
# 恢复中断的运行
python batch_runner.py \
    --dataset_file=data/prompts.jsonl \
    --batch_size=10 \
    --run_name=my_first_run \
    --resume
 
# 列出可用的工具集分布
python batch_runner.py --list_distributions

数据集格式

输入数据集是一个 JSONL 文件（每行一个 JSON 对象）。每个条目必须有一个 prompt 字段：

{"prompt": "编写一个查找最长回文子串的 Python 函数"}
{"prompt": "使用 Flask 创建一个用于用户认证的 REST API 端点"}
{"prompt": "调试此错误：TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object"}

条目可选包含：

• image 或 docker_image：用于此提示沙箱的容器镜像（适用于 Docker、Modal 和 Singularity 后端）
• cwd：覆盖任务终端会话的工作目录

配置选项

参数	默认值	描述
--dataset_file	（必需）	JSONL 数据集路径
--batch_size	（必需）	每批次的提示数量
--run_name	（必需）	本次运行的名称（用于输出目录和检查点）
--distribution	"default"	要采样的工具集分布
--model	claude-sonnet-4.6	要使用的模型
--base_url	https://openrouter.ai/api/v1	API 基础 URL
--api_key	（环境变量）	模型的 API 密钥
--max_turns	10	每个提示的最大工具调用迭代次数
--num_workers	4	并行工作进程数
--resume	false	从检查点恢复
--verbose	false	启用详细日志
--max_samples	所有	仅处理数据集中的前 N 个样本
--max_tokens	模型默认	每次模型响应的最大 token 数

提供商路由（OpenRouter）

参数	描述
--providers_allowed	逗号分隔的允许提供商列表（例如 "anthropic,openai"）
--providers_ignored	逗号分隔的忽略提供商列表（例如 "together,deepinfra"）
--providers_order	逗号分隔的首选提供商顺序
--provider_sort	按 "price"、"throughput" 或 "latency" 排序

推理控制

参数	描述
--reasoning_effort	努力级别：none、minimal、low、medium、high、xhigh
--reasoning_disabled	完全禁用推理/思考 token

高级选项

参数	描述
--ephemeral_system_prompt	执行期间使用但不保存到轨迹的系统提示词
--log_prefix_chars	日志预览中显示的字符数（默认：100）
--prefill_messages_file	包含少样本预填充消息的 JSON 文件路径

工具集分布

每个提示从分布中随机采样一组工具集。这确保训练数据涵盖多样化的工具组合。使用 --list_distributions 查看所有可用的分布。

在当前实现中，分布为每个单独的工具集分配概率。采样器独立地翻转每个工具集，然后保证至少启用一个工具集。这与手写的预构建组合表不同。

输出格式

所有输出都写入 data/<run_name>/：

data/my_run/
├── trajectories.jsonl    # 合并的最终输出（所有批次合并）
├── batch_0.jsonl         # 单个批次结果
├── batch_1.jsonl
├── ...
├── checkpoint.json       # 恢复检查点
└── statistics.json       # 聚合工具使用统计

轨迹格式

trajectories.jsonl 中的每行是一个 JSON 对象：

{
  "prompt_index": 42,
  "conversations": [
    {"from": "human", "value": "编写一个函数..."},
    {"from": "gpt", "value": "我将创建该函数...",
     "tool_calls": [...]},
    {"from": "tool", "value": "..."},
    {"from": "gpt", "value": "以下是完成的函数..."}
  ],
  "metadata": {
    "batch_num": 2,
    "timestamp": "2026-01-15T10:30:00",
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4.6"
  },
  "completed": true,
  "partial": false,
  "api_calls": 3,
  "toolsets_used": ["terminal", "file"],
  "tool_stats": {
    "terminal": {"count": 2, "success": 2, "failure": 0},
    "read_file": {"count": 1, "success": 1, "failure": 0}
  },
  "tool_error_counts": {
    "terminal": 0,
    "read_file": 0
  }
}

conversations 字段使用类似 ShareGPT 的格式，包含 from 和 value 字段。工具统计信息会归一化，包含所有可能的工具并以零为默认值，确保与 HuggingFace 数据集兼容的跨条目一致模式。

检查点

批量运行器具有强大的检查点机制以实现容错：

• 检查点文件： 每批次完成后保存，跟踪哪些提示索引已完成
• 基于内容的恢复： 在 --resume 时，运行器扫描现有的批次文件，通过实际文本内容（而非仅索引）匹配已完成的提示，即使数据集顺序发生变化也能恢复
• 失败的提示： 仅成功完成的提示被标记为完成——失败的提示将在恢复时重试
• 批次合并： 完成后，所有批次文件（包括之前运行的）被合并到单个 trajectories.jsonl 中

恢复工作原理

1. 扫描所有 batch_*.jsonl 文件以查找已完成的提示（通过内容匹配）
2. 过滤数据集以排除已完成的提示
3. 重新分批剩余的提示
4. 仅处理剩余的提示
5. 将所有批次文件（旧 + 新）合并到最终输出

质量过滤

批量运行器应用自动质量过滤：

• 无推理过滤： 如果样本中没有助手轮次包含推理（无 <REASONING_SCRATCHPAD> 或原生思考 token），则丢弃
• 损坏条目过滤： 在最终合并过程中，包含幻觉工具名称（不在有效工具列表中）的条目会被过滤掉
• 推理统计： 跟踪整个运行中有/无推理的轮次百分比

统计信息

完成后，运行器会打印全面的统计信息：

• 工具使用： 每个工具的调用次数、成功/失败率
• 推理覆盖率： 带有推理的助手轮次百分比
• 丢弃的样本： 因缺乏推理而过滤的样本数量
• 耗时： 总处理时间

统计信息也会保存到 statistics.json 以便程序化分析。

使用场景

训练数据生成

生成多样化的工具使用轨迹用于微调：

python batch_runner.py \
    --dataset_file=data/coding_prompts.jsonl \
    --batch_size=20 \
    --run_name=coding_v1 \
    --model=anthropic/claude-sonnet-4.6 \
    --num_workers=8 \
    --distribution=default \
    --max_turns=15

模型评估

评估模型在标准化提示中使用工具的能力：

python batch_runner.py \
    --dataset_file=data/eval_suite.jsonl \
    --batch_size=10 \
    --run_name=eval_gpt4 \
    --model=openai/gpt-4o \
    --num_workers=4 \
    --max_turns=10

按提示指定容器镜像

对于需要特定环境的基准测试，每个提示可以指定自己的容器镜像：

{"prompt": "安装 numpy 并计算 3x3 矩阵的特征值", "image": "python:3.11-slim"}
{"prompt": "编译此 Rust 程序并运行", "image": "rust:1.75"}
{"prompt": "设置 Node.js Express 服务器", "image": "node:20-alpine", "cwd": "/app"}

批量运行器在运行每个提示前会验证 Docker 镜像是否可访问。