ChatLearn – 阿里云PAI团队开发的大规模Alignment训练框架 | AI工具集

ChatLearn是什么

ChatLearn 是由阿里云 PAI 团队开发的一个灵活、易用、高效的大规模 Alignment 训练框架。是为了支持大型语言模型（LLMs）的 Alignment 训练而设计的。ChatLearn 提供了 RLHF、DPO、OnlineDPO、GRPO 等多种 Alignment 训练方式，并支持用户自定义模型的执行流程，使定制化训练变得非常便捷。

ChatLearn的主要功能

• 多种训练模式：支持 RLHF、DPO、OnlineDPO、GRPO等多种训练模式。
• 编程接口：提供易用的编程接口，允许用户通过封装几个函数来构建模型。
• 资源调度：具有灵活的资源调度机制，可以根据模型的计算需求、显存和通信特点来分配资源，支持模型独占或资源共享。
• 分布式加速引擎：支持多种分布式计算 backend。
• 并行策略：支持为不同模型配置不同的并行策略，以最大化训练效率。

ChatLearn的项目网址

如何使用ChatLearn

• 环境和代码准备：准备环境，参考 ChatLearn 官方文档中的镜像准备建议。
• 数据准备：根据训练类型（如 SFT、Reward、RLHF 等），准备相应的训练数据，按照文档中的指南格式化数据。
• 分布式执行：在阿里云 PAI DLC 环境上训练，使用 PAI DLC 创建任务；在其他环境中，需要配置环境变量，如 MASTER_ADDR、MASTER_PORT、WORLD_SIZE 等，以支持分布式执行。
• 开始训练：基于特定模型（如 Llama 模型）的端到端训练。
• 监控和评估：使用 ChatLearn 提供的工具和接口来监控训练过程，并评估模型性能。

ChatLearn的应用场景

• 自动化对话系统训练：用于训练像 ChatGPT 的自动化对话系统，提高其对话能力。
• 多模型计算和数据交互：支持多个大模型的计算和数据交互，适用于复杂的训练范式，如 RLHF。
• 自定义训练流程：用户可以根据自己的需求自定义模型的执行流程，实现个性化的训练策略。
• 资源调度和优化：提供灵活的资源调度机制，优化资源分配和并行调度策略，提高训练效率。

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