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OpenRLHF:大规模分布式RLHF训练系统介绍
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主题 大规模分布式RLHF训练系统介绍 简介 初七现在为某核弹厂高级工程师,主要关注方向为RLHF/LLM以及MLSys。早年主要做 MARL 相关研究,为 MARL 框架 pymarl2 的作者,现在业界负责某知名大模型分布式训练/推理框架的模型和系统联合优化。 主持人 章岳 字节算法研究员 大纲 1. RLHF背景知识 2. RLHF性能分析 3. 基于DeepSpeed的TRLX/TRL/LMF 4. 基于Megatron的RLHF 5. 基于Ray和vLLM的OpenRLHF 6. RLHF调参细节优化 引言 随着大规模语言模型(LLMs)通过扩展定律不断增长,基于人类反馈的强化学习(RLHF)因其卓越的性能而受到广泛关注。然而,与单一模型的预训练或微调不同,将基于人类反馈的强化学习(RLHF)扩展到训练大型语言模型时,会在协调四个模型的过程中面临挑战。我们推出了OpenRLHF,一个支持70B以上模型的大规模RLHF训练的开源框架。与现有的将四个模型切分后放在相同GPU上的TRLX/TRL/LMF等框架不同,OpenRLHF重新设计了模型调度方案,利用Ray、vLLM和DeepSpeed优化资源利用率和训练性能。和基于Megatron-LM的RLHF方案相比,OpenRLHF可以无缝集成Hugging Face models和datasets,确保了用户友好性和代码的简洁性和易修改性,提供了开箱即用的解决方案。 项目:https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF
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