TRL代码示例概述_trl源代码

作者：笔触狂放9 | 2024-06-12 12:26:23

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trl源代码

TRL代码示例概述

这些示例应在以下任何设置中工作（使用相同的脚本）：

单GPU
多GPU（使用PyTorch分布式模式）
多 GPU（使用 DeepSpeed ZeRO-Offload 阶段 1、2 和 3）
fp16（混合精度）、fp32（普通精度）或 bf16（bfloat16 精度）
要在每种模式下运行它，首先使用以下命令初始化加速配置accelerate config

对于所有示例，您都需要生成一个Accelerate配置文件

accelerate config # will prompt you to define the training configuration
1

然后，鼓励开展工作accelerate launch！

文件	描述
examples/scripts/sft.py	此脚本展示了如何使用将SFTTrainer模型或适配器微调到目标数据集。
examples/scripts/reward_modeling.py	此脚本展示了如何使用RewardTrainer在您自己的数据集上训练奖励模型。
examples/scripts/ppo.py	该脚本展示了如何PPOTrainer使用 IMDB 数据集来微调情感分析模型
examples/scripts/ppo_multi_adapter.py	此脚本展示了如何使用PPOTrainer来训练具有多个适配器的单个基本模型。要求您预先运行带有奖励模型训练的示例脚本。
examples/scripts/stable_diffusion_tuning_example.py	该脚本展示了如何使用 DDPOTrainer 通过强化学习来微调稳定的扩散模型。
examples/scripts/dpo.py

这里还有一些更易于运行的 Colab Notebook，您可以使用它们来开始使用 TRL：

文件	描述
examples/notebooks/best_of_n.ipynb	本笔记本演示了在使用 PPO 微调模型时如何使用 TRL 的“Best of N”采样策略。
examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb	本笔记本演示了如何在 jupyter 笔记本上重现 GPT2 imdb 情绪调整示例。
examples/notebooks/gpt2-control.ipynb	此笔记本演示了如何在 jupyter 笔记本上重现 GPT2 情绪控制示例。

我们还有一些其他维护较少但可以作为参考的示例：
Research_projects：查看此文件夹以查找用于一些使用 TRL 的研究项目的脚本（LM 解毒、Stack-Llama 等）

通过在调用时提供

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