ChatLearn 是阿里云推出的一款高效、靈活且易于使用的大規模對齊訓練框架，專為大型語言模型（LLMs）的對齊訓練設計。它支持多種訓練方式，如 RLHF、DPO、OnlineDPO 和 GRPO，并允許用戶定制模型的執行流程，使得個性化訓練變得簡單而便捷。

ChatLearn是什么

ChatLearn 是由阿里云推出的一款高效、靈活且易于使用的大規模對齊訓練框架，專為大型語言模型（LLMs）的對齊訓練而設計。它提供多種訓練模式，包括 RLHF、DPO、OnlineDPO 和 GRPO，并支持用戶自定義模型執行流程，從而使個性化訓練變得異常方便。

ChatLearn的主要功能

• 多樣的訓練模式：支持多種訓練方式，如 RLHF、DPO、OnlineDPO 和 GRPO。
• 編程接口：提供易于使用的編程接口，用戶只需封裝幾個函數便可構建模型。
• 靈活的資源調度：具備靈活的資源調度機制，能夠根據模型的計算需求、顯存和通信特點合理分配資源，支持模型獨占或資源共享。
• 分布式加速引擎：支持多種分布式計算后端，提升訓練效率。
• 配置并行策略：允許為不同模型配置特定的并行策略，以實現最大化的訓練效率。

ChatLearn的項目網址

• 項目官網：chatlearn.readthedocs.io
• GitHub 倉庫：https://github.com/alibaba/ChatLearn

如何使用ChatLearn

• 環境和代碼準備：根據 ChatLearn 官方文檔的建議，準備相應的環境和鏡像。
• 數據準備：根據訓練類型（如 SFT、Reward、RLHF 等）準備相應的訓練數據，并依照文檔中的指南進行格式化。
• 分布式執行：在阿里云 PAI DLC 環境中進行訓練，使用 PAI DLC 創建任務；在其他環境中，需要配置環境變量，如 MASTER_ADDR、MASTER_PORT 和 WORLD_SIZE，以支持分布式執行。
• 開始訓練：進行基于特定模型（如 Llama 模型）的端到端訓練。
• 監控和評估：利用 ChatLearn 提供的工具和接口監控訓練進度，并評估模型性能。

ChatLearn的應用場景

• 自動化對話系統訓練：用于訓練類似于 ChatGPT 的自動化對話系統，以提升其對話能力。
• 多模型計算與數據交互：支持多個大型模型的計算和數據交互，適用于復雜的訓練范式，如 RLHF。
• 個性化訓練流程：用戶可根據自己的需求定制模型的執行流程，實現個性化的訓練策略。
• 資源調度與優化：提供靈活的資源調度機制，優化資源分配和并行調度策略，以提升訓練效率。

常見問題

• ChatLearn是否支持多種平臺？是的，ChatLearn 支持在阿里云 PAI DLC 環境及其他兼容環境中運行。
• 是否可以自定義訓練流程？當然，用戶可以根據自身需求定制模型的訓練流程。
• ChatLearn的性能如何？通過靈活的資源調度和分布式計算支持，ChatLearn 能夠提供高效的訓練性能。