DeepSpeed实战系列篇2：RTX 3090服务器Reward模型微调_deepspeed chat 3090

本文为DeepSpeed系列篇2：

DeepSpeed实战系列篇1：RTX 3090服务器部署及训练过程详解_seaside2003的博客-CSDN博客

DeepSpeed实战系列篇2：RTX 3090服务器Reward模型微调_seaside2003的博客-CSDN博客

参考：

deepspeed学习教程 - 知乎

任务介绍： 在第三步（Step3）中，强化学习阶段需要使用奖励模型。奖励模型会对模型生成的答案进行打分，Step3 的强化训练会根据这些分数对模型进行优化，从而使最终模型生成更高分的答案。奖励模型同样基于预训练模型进行训练，在这里我们使用了 350M 的 opt 模型。

1、修改配置文件，添加以下内容

cd /home/train/mycharm/dsnew/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/training/step2_reward_model_finetuning/training_scripts/single_gpu
 
vim run_350m.sh
--per_device_train_batch_size 4 \
--per_device_eval_batch_size 4 \
--num_train_epochs 1 \

2、执行训练脚本

切换目录：

cd /home/train/mycharm/dsnew/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat

执行训练：

# 单GPU训练

python3 train.py --step 2 --deployment-type single_gpu

注意：该窗口没有什么输出，需要通过log查看,，另外，由于该命令会自动下载文件，建议切换到科学上网状态。

训练完成后界面如下，大约花了30分钟，训练了1个Epoch：

备注：如果有多个GPU或者多个节点可以采用以下命令

python3 train.py --step 2 --deployment-type single_node #多GPU训练
python3 train.py --step 2 --deployment-type multi_node  #多Node训练

3、训练数据

单GPU训练时只使用了 Dahoas/rm-static 数据

多GPU训练使用了更多的数据：

Dahoas/rm-static
Dahoas/full-hh-rlhf
Dahoas/synthetic-instruct-gptj-pairwise
yitingxie/rlhf-reward-datasets
openai/webgpt_comparisons
stanfordnlp/SHP

4、新开一个窗口通过log查看训练进度

less output/reward-models/350m/training.log

……

……

训练完成后，通过Log查看详细情况：

5、查看生成的模型

生成的模型文件在以下目录：

cd /home/train/mycharm/dsnew/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/output/reward-models/350m

6、评价与测试

1. 添加模型位置参数

打开文件 run_eval.sh 设置 --model_name_or_path 参数

cd /home/train/mycharm/dsnew/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/training/step2_reward_model_finetuning/evaluation_scripts

先转换下文件格式，否则还是报错

dos2unix run_eval.sh

转移到目录 step2_reward_model_finetuning 下

执行：

bash evaluation_scripts/run_eval.sh