TRL代码示例概述

科技前沿 • 2025-03-23 18:37 • 阅读 79

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TRL代码示例概述

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介绍

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

Accelerate Config 配置

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

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然后，鼓励开展工作accelerate launch！

维护的例子

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。

分布式训练

通过在调用时提供 🤗 Accelerate 配置文件的路径，所有脚本都可以在多个 GPU 上运行accelerate launch。要在一个或多个 GPU 上启动其中之一，请运行以下命令（{NUM_GPUS}与计算机中的 GPU 数量和–all_arguments_of_the_script参数进行交换。）

讯享网accelerate launch --config_file=examples/accelerate_configs/multi_gpu.yaml --num_processes { 
   NUM_GPUS} path_to_script.py --all_arguments_of_the_script

您还可以调整 🤗 Accelerate 配置文件的参数以满足您的需求（例如混合精度训练）。

使用 DeepSpeed 进行分布式训练

大多数脚本可以与 DeepSpeed ZeRO-{1,2,3} 一起在多个 GPU 上运行，以实现优化器状态、梯度和模型权重的高效分片。为此，请运行以下命令（{NUM_GPUS}与计算机中的 GPU 数量、--all_arguments_of_the_script参数以及--deepspeed_configDeepSpeed 配置文件的路径（例如）进行交换examples/deepspeed_configs/deepspeed_zero1.yaml）：

accelerate launch --config_file=examples/accelerate_configs/deepspeed_zero{ 
   1,2,3}.yaml --num_processes { 
   NUM_GPUS} path_to_script.py --all_arguments_of_the_script

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