设置开发环境

实施强化学习 (reinforcement learning)人类反馈 (RLHF) 技术需要一套特定的软件工具和库。配置合适的开发环境对于运行代码示例和高效构建 RLHF 流水线很重要。以下是设置所需工具的步骤。

鉴于本课程涉及大型语言模型和强化学习算法，因此假定你熟悉 Python 和标准的机器学习 (machine learning)开发实践，包括依赖项和环境管理。

核心依赖项

我们的工作主要依赖 Python 生态系统，并采用了一些专用库：

1. Python： 我们建议使用 Python 3.9 或更高版本。请确保你已安装可用的 Python，并有 pip 包管理器。
2. PyTorch： 尽管 RLHF 的思想可以在其他框架中实现，但本课程将主要使用 PyTorch（建议版本 2.0 或更高），因为它在研究群体中广泛采用，并且与相关库结合得很好。PyTorch 将处理张量操作、自动微分和神经网络 (neural network)构建模块。
3. Hugging Face 生态系统： 这套库对处理 Transformer 模型非常重要：
   • transformers：提供数千个预训练 (pre-training)模型（例如我们将微调 (fine-tuning)的基础 LLM）、分词 (tokenization)器 (tokenizer)和配置文件的访问。它简化了 LLM 的加载和操作。
   • datasets：有助于高效加载、处理和操作大型数据集，包括用于 SFT 的演示数据和用于奖励模型的数据。
   • accelerate：简化了在各种分布式配置（多 GPU、TPU）下运行 PyTorch 训练脚本，仅需少量代码修改，鉴于所涉模型的规模，这通常是必要的。
4. TRL (Transformer Reinforcement Learning)： 由 Hugging Face 开发，TRL 提供专门用于 RLHF 任务的高级抽象和实现，包括为 Transformer 架构定制的 PPO 优化器、SFT 训练器以及管理 RL 循环的工具。该库大大简化了后续章节中介绍技术的实际实施。

配置虚拟环境

强烈建议使用虚拟环境来管理项目依赖项并避免与其他 Python 项目冲突。你可以使用 venv（Python 内置）或 conda。

使用 venv：

# 创建一个虚拟环境（例如，名为“.venv”）
python -m venv .venv

# 激活环境
# 在 Linux/macOS 上：
source .venv/bin/activate
# 在 Windows 上：
.\.venv\Scripts\activate

使用 conda：

# 创建一个 conda 环境（例如，名为“rlhf-env”），并指定 Python 版本
conda create -n rlhf-env python=3.10

# 激活环境
conda activate rlhf-env

安装库

虚拟环境激活后，你可以使用 pip 安装必需的库：

# 首先安装 PyTorch - 请根据你的特定操作系统/CUDA 版本遵循官方说明
# 访问 https://pytorch.org/get-started/locally/ 获取正确的命令
# Linux/Windows 搭配 CUDA 12.1 的示例：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 安装 Hugging Face 库和 TRL
pip install transformers datasets accelerate trl peft bitsandbytes # peft 和 bitsandbytes 通常对高效微调很有用

# 验证安装（可选）
python -c "import torch; print(torch.__version__); import transformers; print(transformers.__version__); import trl; print(trl.__version__)"

硬件考量：GPU 和 CUDA

训练和微调 (fine-tuning)大型语言模型，尤其是在强化学习 (reinforcement learning)阶段，计算量很大，需要大量 GPU 资源。

• GPU： 具有足够显存 (VRAM)的现代 NVIDIA GPU（例如，对于较大模型通常建议 24GB 或更多，而较小模型可能需要的显存少一些）通常是获得合理训练时间所必需的。
• CUDA： 确保你安装了合适的 NVIDIA 驱动程序和 CUDA Toolkit 版本，并与你的 PyTorch 安装兼容。PyTorch 安装命令通常会指定所需的 CUDA 版本（例如，CUDA 11.8 对应 cu118，CUDA 12.1 对应 cu121）。验证你的驱动程序、CUDA toolkit 和 PyTorch 之间的兼容性。

你可以使用以下代码检查 PyTorch 是否识别你的 GPU：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA 可用。设备：{torch.cuda.get_device_name(0)}")
    print(f"GPU 数量：{torch.cuda.device_count()}")
else:
    print("CUDA 不可用。训练将在 CPU 上运行（这对于 RLHF 来说非常慢）。")

尽管一些小规模实验或奖励模型训练在 CPU 或较小 GPU 上可能可行，但大型模型的完整 RLHF 过程通常需要大量的 GPU 计算能力。如果你缺少本地资源，可以考虑使用云计算平台（如 Google Cloud、AWS、Azure）或高性能计算集群。如果可用，accelerate 等库有助于管理跨多个 GPU 的训练。

环境配置好后，你就可以进入 RLHF 流水线的具体阶段，从下一章的监督微调开始。