RLLoggingBoard

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RLLoggingBoard 是一个专注于强化学习人类反馈(RLHF)训练过程可视化的工具。它通过细粒度的指标监控,帮助研究人员和开发者直观理解训练过程,快速定位问题,并优化训练效果。该工具支持多种可视化模块,包括奖励曲线、响应排序和 token 级别指标等,旨在辅助现有的训练框架,提升训练效率和效果。它适用于任何支持保存所需指标的训练框架,具有高度的灵活性和可扩展性。

需求人群:

"该产品适合从事强化学习研究与开发的专业人员,尤其是那些需要对 RLHF 训练过程进行深度监控和调试的开发者。它帮助他们快速定位问题,优化训练策略,提升模型性能。"

使用场景示例:

在押韵任务中,通过可视化工具分析模型生成的诗句是否符合押韵要求,优化训练过程。

在对话生成任务中,监控模型生成的对话质量,通过奖励分布分析模型的收敛情况。

在文本生成任务中,通过 token 级别指标监控,发现并解决模型生成文本中的异常 token 问题。

产品特色:

奖励区域可视化:展示训练曲线、得分分布及与参考模型的奖励差异。

响应区域可视化:按奖励、KL 散度等指标排序,分析每个样本的特征。

Token 级别监控:展示每个 token 的奖励、价值、概率等细粒度指标。

支持多种训练框架:与训练框架解耦,可适配任何保存所需指标的框架。

数据格式灵活:支持 .jsonl 文件格式,方便与现有训练流程集成。

可选的参考模型对比:支持保存参考模型的指标,进行 RL 模型与参考模型的对比分析。

直观发现潜在问题:通过可视化手段快速定位训练中的异常样本和问题。

支持多种可视化模块:提供丰富的可视化功能,满足不同监控需求。

使用教程:

1. 在训练框架中保存所需的指标数据到 .jsonl 文件中。

2. 将数据文件保存到指定的目录下。

3. 安装工具所需的依赖包(运行 pip install -r requirements.txt)。

4. 运行启动脚本(bash start.sh)。

5. 通过浏览器访问可视化界面,选择数据文件夹进行分析。

6. 使用可视化模块查看奖励曲线、响应排序和 token 级别指标等。

7. 根据可视化结果分析训练过程中的问题,并优化训练策略。

8. 持续监控训练过程,确保模型性能符合预期。

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