Effective LLM Alignment 工具包使用教程

1. 项目介绍

Effective LLM Alignment 是一个用于训练和校准大型语言模型（LLM）的强大工具包。它具有高度可定制性、简洁性、用户友好性和高效性。该工具包支持多种校准方法和特性，包括LLM校准、SFT（Soft Prompt Tuning）、梯度提示训练、奖励模型和分类等。它基于 PyTorch、Transformers 和 TRL 等核心库，并支持分布式训练和多种加速技术。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装了以下依赖：

• Python 3.10.16
• Poetry 1.8+
• GCC 和 G++ 版本 8 或更高
• CUDA 版本 11.8 或更高

以下步骤将帮助您快速启动项目：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/VikhrModels/effective_llm_alignment.git
cd effective_llm_alignment

# 安装 Poetry
pip install poetry

# 安装项目依赖
poetry install

# 验证安装
poetry show

# 设置环境变量（可选）
export HF_HOME=/path/to/your/huggingface/

# 登录 Hugging Face CLI（可选）
poetry run huggingface-cli login

# 登录 Weights & Biases（可选）
poetry run wandb login

# 运行示例脚本（需要选择 accelerate 配置、训练配置和脚本本身）
PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:src/" poetry run accelerate launch --config_file accelerate/fsdp_gradop_config.yaml scripts/sft.py training_configs/sft/sft-phi4-lora-GrandmasterRAG-v4.yaml

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些应用案例和最佳实践：

• LLM校准：使用SFT、DPO、ORPO、CPO、SimPO、SMPO和GPO等方法对LLM进行校准。
• 梯度提示训练：利用Gumbel-Softmax技巧训练系统提示（任何角色）。
• 奖励模型和分类：使用Bradley-Terry奖励训练、拒绝采样和LLM评分等。

在配置文件中定义适当的参数，以适应不同的训练需求和模型类型。

4. 典型生态项目

Effective LLM Alignment 工具包可以与以下典型生态项目结合使用：

• Hugging Face：利用Hugging Face的Transformers库和模型仓库进行模型训练和部署。
• Weights & Biases：使用Weights & Biases进行实验跟踪和结果可视化。
• DeepSpeed：集成DeepSpeed库以实现高效的分布式训练。

通过这些工具和库的集成，开发者可以更高效地开发、训练和部署LLM模型。