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分布式微调大型语言模型的强化学习框架,支持奖励函数与高效并行

一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练,兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型,可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法,提供详细文档和丰富示例,支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景,通过高效并行技术提升训练效率。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
Megatron-DeepSpeed - 分布式训练框架助力大规模语言模型预训练
DeepSpeed配置GPT预训练GithubMegatron-DeepSpeed分布式训练开源项目预处理数据
Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。
Online-RLHF - 在线人类反馈强化学习的开源大规模语言模型指南
GithubHuggingfaceLLaMA3Online RLHFRLHF modelReward model开源项目
本项目详细介绍了如何通过在线迭代性的人类反馈强化学习(RLHF)来对齐大规模语言模型(LLMs)。提供了详细的工作流程和易于复现的步骤,使用开源数据即可实现与LLaMA3-8B-instruct相当或更好的效果。内容包括模型发布、安装说明、数据生成、数据注释和训练步骤,帮助实现高效的在线RLHF训练。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱,支持多种优化功能,如自定义优化器训练、LISA算法等,已广泛应用于机器学习领域。
LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调
GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目
LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口,让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调,内置推理功能和一键启动的交互式 UI,简化模型展示和共享。此外,LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区,探索和讨论最新的开源模型调优技术。
MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法
GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习
MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术,利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务,并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置,满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码,便于快速应用。
EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署
EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目
EasyLM提供了一站式解决方案,用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能,可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets,EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练,兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区,了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。
rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架
GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习
rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架,目前实现了PPO算法,未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南,集成多种日志工具,并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用,为强化学习研究和开发提供了高效工具。
TrustLLM - TrustLLM:全面大语言模型可信度研究工具
GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估
TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型(LLMs)可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则,并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具,可以快速评估16种主流LLMs,帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受,并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。
ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能,支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型,并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境,为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
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