问题描述：
Before deploying any controller to real, I would launch a few short finetune training, sweeping action rate penalty weights. I would then start by deploying the controller with the highest action rate penalty weight that still does the task, for safety, and slowly make my way up to more performant but potentially more dangerous controllers with lower action rate penalty. These runs usually have runner.num_transitions_per_env=128, runner.alg.num_learning_epochs=64, and I'd usually get a reasonable checkpoint before learning iteration 500. 翻译上面的英文，先整段翻译，然后逐句解释翻译之后得到的整段中文。然后再给出通俗解释。
问题解答：
整段翻译：
在将任何控制器部署到实际环境之前，我会进行几次短期的微调训练，调整动作速率惩罚权重。然后，我会先部署具有最高动作速率惩罚权重的控制器，只要它仍然能够完成任务，为了安全起见，再慢慢过渡到那些性能更好但潜在风险更大的控制器（即惩罚权重较低的控制器）。这些训练通常会设置 runner.num_transitions_per_env=128 和 runner.alg.num_learning_epochs=64，并且我通常会在学习迭代次数达到 500 之前获得一个合理的检查点。
逐句解释：
-
在将任何控制器部署到实际环境之前，我会进行几次短期的微调训练，调整动作速率惩罚权重。
- 这句话表示，在控制器进入真实环境前，首先要进行一些训练。训练的重点是微调控制器的“动作速率惩罚权重”，即控制器如何平衡动作的快速性和准确性。通过调整这个参数，可以确保控制器在真实世界的表现是合适的。
-
然后，我会先部署具有最高动作速率惩罚权重的控制器，只要它仍然能够完成任务，为了安全起见，再慢慢过渡到那些性能更好但潜在风险更大的控制器（即惩罚权重较低的控制器）。
- 这里的意思是，开始时使用安全性较高的控制器——通过设置较高的动作速率惩罚权重，使得控制器不会太过激烈地改变动作，避免过度快速的动作导致系统不稳定。一旦确认控制器能够稳定工作，就可以逐步过渡到性能更好但可能存在一定风险的控制器（通过降低惩罚权重，使得控制器可以采取更快速或更高效的动作）。
-
这些训练通常会设置
runner.num_transitions_per_env=128和runner.alg.num_learning_epochs=64，并且我通常会在学习迭代次数达到 500 之前获得一个合理的检查点。- 这句话讲的是在微调训练中使用的具体参数：每个环境的过渡次数设置为 128，学习纪元数设置为 64，意味着每次训练会反复进行多次调整。通常情况下，训练在第 500 次迭代前就会取得不错的成果，即找到一个比较合适的模型检查点。
通俗解释：
在部署控制器到真实环境之前，开发者会先通过短期的微调训练来调整控制器的参数，特别是调整“动作速率惩罚权重”。这个参数控制着控制器动作的速度与精确度，权重越高，控制器的动作越保守，安全性越高。刚开始时，开发者会使用“保守”的控制器，确保其能够稳定完成任务，之后再逐渐使用更高效但风险较大的控制器。训练的过程中会设定合适的训练步骤和迭代次数，以确保在一定时间内能够得到有效的控制器模型。