一键式RLHF训练 DeepSpeed Chat(二):实践篇

发布网友 发布时间：2024-10-24 00:45

我来回答

共1个回答

热心网友 时间：2024-10-28 18:13

深入探讨一键式RLHF训练DeepSpeed Chat（二）：实践篇，本文将详细展示如何运用DeepSpeed Chat进行RLHF训练的实际操作流程。

DeepSpeed Chat的RLHF训练流程分为三大阶段：

环境搭建：基础环境包括NVIDIA驱动、CUDA、Python等工具的配置，创建虚拟环境并激活（deepspeedchat-venv-py310-cu117），离线安装PyTorch，下载并安装deepspeed、transformers等依赖包。使用requirements.txt文件管理依赖。







数据集、模型和代码准备：本地下载数据集和模型（如Huggingface Datasets的开源数据集），确保数据集格式统一，如Dahoas/rm-static、Dahoas/full-hh-rlhf、Dahoas/synthetic-instruct-gptj-pairwise和yitingxie/rlhf-reward-datasets。使用Meta OPT系列的预训练模型（如opt-1.3b）进行训练，配置模型路径在config.json文件中。







RLHF训练：下载DeepSpeedExamples代码并进入DeepSpeed Chat目录，修改training/utils/data/raw_datasets.py文件，将数据集改为本地加载。第一阶段：有监督的模型微调（SFT），基于高质量的查询-答案对微调模型。使用脚本在单机多卡上进行训练，评估模型性能。第二阶段：奖励模型微调，类似第一阶段，但调整目标以优化奖励模型。第三阶段：RLHF训练，使用优化的actor和reward模型，通过脚本完成并生成最终模型。

最后，一键式RLHF训练利用DeepSpeed Chat提供的脚本，整合上述所有步骤，简化模型训练过程。利用DeepSpeed Chat的模型服务（推理）脚本，快速测试训练完成的模型。对于希望创建个人助理、聊天机器人等不同LLM应用的用户，参考LangChain文档以获取更多应用实例。