ChatLearn

ChatLearn简介

ChatLearn是阿里云开发的一款用于大规模对齐训练的灵活且高效的框架，旨在支持大型语言模型（LLMs）的对齐训练。该框架提供了多种对齐训练方法，包括RLHF、DPO、OnlineDPO和GRPO，并支持用户自定义模型执行流程。

ChatLearn的主要功能

• 多种训练模式：支持包括RLHF、DPO、OnlineDPO和GRPO在内的多种训练模式。
• 编程接口：提供易于使用的编程接口，用户可通过封装几个函数来构建模型。
• 资源调度：具备灵活的资源调度机制，可依据模型的计算需求、显存和通信特性来分配资源，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后端。
• 并行策略：支持为不同模型配置不同的并行策略，以优化训练效率。

ChatLearn的项目网址

• 项目官网：chatlearn.readthedocs.io
• GitHub仓库：https://github.com/alibaba/ChatLearn

如何使用ChatLearn

• 环境和代码准备：准备环境，参照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，并按照文档中的指南格式化数据。
• 分布式执行：在阿里云PAI DLC环境中训练，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：利用ChatLearn提供的工具和接口监控训练过程，并评估模型性能。

ChatLearn的应用场景

• 自动化对话系统训练：用于训练自动化对话系统，提升其对话能力。
• 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：用户可根据自身需求自定义模型的执行流程，实现个性化训练策略。
• 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。