
TRL - Transformer Reinforcement Learning - GitHub
TRL is a cutting-edge library designed for post-training foundation models using advanced techniques like Supervised Fine-Tuning (SFT), Proximal Policy Optimization (PPO), and Direct Preference Optimization (DPO).
Hugging Face 的 TRL 安装与配置完全指南 - CSDN博客
2024年9月13日 · TRL (Transformer Reinforcement Learning) 是一个由 Hugging Face 提供的开源库,专为使用强化学习训练变压器(Transformer)语言模型而设计。 这个全面的栈工具支持各种调优和对大型语言模型的对齐方法,如监督微调(SFT)、奖励建模(RM)、近端策略优化(PPO)以及直接偏好优化(DPO)。 TRL基于Transformer库构建,兼容所有在该库中存在的模型架构。 它利用了加速器来实现从单GPU到大规模多节点集群的高效扩展,并集成了PEFT …
TRL - Transformer 强化学习 - Hugging Face 机器学习平台
TRL 是一个全栈库,我们提供了一套工具来使用强化学习训练 Transformer 语言模型,从监督微调步骤 (SFT)、奖励建模步骤 (RM) 到近端策略优化 (PPO) 步骤。 该库与 🤗 transformers 集成。 根据您的需要查看文档的相应部分. 模型类: 每个公共模型类的简要概述。 RewardTrainer: 使用 RewardTrainer 轻松训练您的奖励模型。 DPOTrainer: 使用 DPOTrainer 进行直接偏好优化训练。 TextEnvironment: 文本环境,使用 RL 使用工具训练您的模型。
TRL - Transformer Reinforcement Learning - Hugging Face
TRL is a full stack library where we provide a set of tools to train transformer language models with Reinforcement Learning, from the Supervised Fine-tuning step (SFT), Reward Modeling step (RM) to the Proximal Policy Optimization (PPO) step.
RLHF:TRL - Transformers Reinforcement Learning 使用教程 - 知乎
TRL 是huggingface中的一个完整的库,用于微调和调整大型语言模型,包括 Transformer 语言和扩散模型。 这个库支持多种方法,如监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)、奖励建模(Reward Modeling, RM)、邻近策…
TRL 正式推出,来训练你的首个 RLHF 模型吧! - 知乎
2023年8月10日 · 我们正式向大家介绍 TRL —— Transformer Reinforcement Learning。 这是一个超全面的全栈库,包含了一整套工具用于使用强化学习 (Reinforcement Learning) 训练 transformer 语言模型。 从监督调优 (Supervised Fine-tuning step, SFT),到训练奖励模型 (Reward Modeling),再到近端策略优化 (Proximal Policy Optimization),实现了全面覆盖! 并且 TRL 库已经与 transformers 集成,方便你直接使用! 文档地址在这里 hf.co/docs/trl/ 小编带大家简单看 …
基于trl复现DeepSeek-R1的GRPO训练过程 - CSDN博客
2025年3月1日 · 本文讲解了借助trl对Qwen2.5-0.5B-Instruct做GRPO的强化学习训练(DeepSeek)的过程,包括数据、数据处理、reward函数定义、训练前后的模型输出差异。
transformer+trl库训练所有问题一次性解决 - 知乎
2025年2月23日 · 使用from_pretrained方法,可以通过huggingface上的名称导入(不存在会自动下载),也可以自定义本地的路径导入。 从huggingface导入(下载), 使用bitsandbytes库进行量化. load_in_4bit=True, # 启用 4 位量化. bnb_4bit_compute_dtype="float16", # 指定计算时使用的浮动精度为 16 位. bnb_4bit_data_type="int4", # 指定数据类型为 INT4. pretrained_model_name_or_path = "teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B", …
TRL - Transformer Reinforcement Learning(基于Transformer的强化学习)_trl …
2025年2月10日 · TRL是一个用于对基础模型进行后训练的全面库,是一个前沿的库,专门用于使用先进的技术(如监督 微调 (SFT)、近端策略优化(PPO)和直接偏好优化(DPO))对基础模型进行后训练。
TRL资料整理 - 飞书云文档
TRL(Transformer Reinforcement Learning)是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集,听上去很抽象,但如果说主要是做SFT(Supervised Fine-tuning)、RM(Reward Modeling)、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)和PPO(Proximal Policy ...