QwenLong-L1 的安装和配置教程

项目基础介绍

QwenLong-L1 是一个基于强化学习框架的长文本上下文推理模型。该项目的目标是帮助大型语言模型（LRMs）从短文本上下文的熟练应用过渡到对长文本上下文的稳健泛化。QwenLong-L1 通过渐进式上下文扩展、课程引导的强化学习阶段以及困难感知的回顾性采样机制，提高了模型在长上下文中的推理能力。

项目主要使用 Python 编程语言实现。

关键技术和框架

• 强化学习（RL）: 用于训练模型以实现更好的长文本上下文推理。
• 混合奖励函数: 结合基于规则和基于模型的二元结果奖励，平衡精确度和召回率。
• GRPO 和 DAPO 算法: 这些是近期提出的强化学习算法，用于优化模型的政策。
• Transformers: 使用 🤗 Transformers 库加载和运行模型。

安装和配置准备工作

在开始安装前，请确保你的系统中已经安装了以下环境和依赖项：

• Python 3.10
• conda (推荐使用 Anaconda)
• Git

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地环境

git clone https://github.com/Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1.git
cd QwenLong-L1

2. 创建项目所需的 conda 环境

conda create -n qwenlongl1 python==3.10
conda activate qwenlongl1

3. 安装项目依赖

pip3 install -r requirements.txt

4. 安装 verl

cd verl
pip3 install -e ./

5. 安装 vLLM

pip3 install vllm==0.7.3

6. 安装 flash-attn

pip3 install flash-attn --no-build-isolation

完成以上步骤后，你的环境就配置好了，你可以开始使用 QwenLong-L1 模型进行文本推理等任务。

注意：具体的使用方法和示例代码，请参考项目仓库中的 README.md 文件。