LLM Alignment Project

？ LLM 对齐模板 - 用于对齐语言模型的模板

？介绍

法学硕士调整项目

图 1：法学硕士对接项目概述。看看：arXiv:2308.05374

LLM 对齐模板不仅是用于对齐大型语言模型 (LLM) 的综合工具，而且还可以作为构建您自己的 LLM 对齐应用程序的强大模板。受到PyTorch 项目模板等项目模板的启发，该存储库旨在提供完整的功能堆栈，作为自定义和扩展您自己的 LLM 对齐需求的起点。无论您是研究人员、开发人员还是数据科学家，此模板都为高效创建和部署专为符合人类价值观和目标而定制的法学硕士奠定了坚实的基础。

概述

LLM 对齐模板提供了完整的功能堆栈，包括使用人类反馈强化学习 (RLHF) 进行培训、微调、部署和监控 LLM。该项目还集成了评估指标，以确保语言模型的使用合乎道德且有效。该界面为管理一致性、可视化训练指标和大规模部署提供了用户友好的体验。

特征

• 交互式网络界面：一个用户友好的界面，用于与法学硕士、培训模型和查看对齐指标进行交互。
• ？使用 RLHF 进行训练：根据人类反馈进行强化学习，以确保模型与人类偏好保持一致。
• 数据增强和预处理：高级预处理、标记化以及通过反向翻译和释义进行数据增强。
• 迁移学习：利用 BERT 等预训练模型来提高特定任务的性能。
• ？可扩展部署：基于 Docker 和 Kubernetes 的部署，具有 Horizo​​ntal Pod Autoscaling (HPA)。
• ？模型可解释性：基于 SHAP 的仪表板，用于理解模型决策。
• 用户反馈循环：收集用户评分以不断微调模型。

目录

• 介绍
• 概述
• 特征
• 项目结构
• 设置
  • 先决条件
  • 安装
  • 本地运行
• 部署
  • Kubernetes 部署
  • 金丝雀部署
  • 监控和记录
• 培训与评估
• 测试
• 未来的工作
• 贡献
• 执照
• 接触

项目结构

• app/ ：包含 API 和 UI 代码。

  • auth.py 、 feedback.py 、 ui.py ：用于用户交互、反馈收集和一般界面管理的 API 端点。
  • 静态文件：JavaScript（ app.js 、 chart.js ）、CSS（ styles.css ）和Swagger API文档（ swagger.json ）。
  • 模板：用于 UI 渲染的 HTML 模板（ chat.html 、 feedback.html 、 index.html ）。

• src/ ：用于预处理和训练的核心逻辑和实用程序。

  • 预处理（ preprocessing/ ）：
    • preprocess_data.py ：组合原始数据集和增强数据集并应用文本清理。
    • tokenization.py ：处理标记化。
  • 培训（ training/ ）：
    • fine_tuning.py 、 transfer_learning.py 、 retrain_model.py ：用于训练和再训练模型的脚本。
    • rlhf.py 、 reward_model.py ：使用 RLHF 进行奖励模型训练的脚本。
  • 实用程序（ utils/ ）：常用实用程序（ config.py 、 logging.py 、 validation.py ）。

• dashboards/ ：用于监控和模型见解的性能和可解释性仪表板。

  • performance_dashboard.py ：显示训练指标、验证损失和准确性。
  • explainability_dashboard.py ：可视化 SHAP 值以提供对模型决策的洞察。

• tests/ ：单元、集成和端到端测试。

  • test_api.py 、 test_preprocessing.py 、 test_training.py ：各种单元和集成测试。
  • 端到端测试( e2e/ )：基于 Cypress 的 UI 测试 ( ui_tests.spec.js )。
  • 负载测试( load_testing/ )：使用 Locust ( locustfile.py ) 进行负载测试。

• deployment/ ：用于部署和监控的配置文件。

  • Kubernetes 配置( kubernetes/ )：用于扩展和金丝雀发布的部署和入口配置。
  • 监控（ monitoring/ ）：Prometheus（ prometheus.yml ）和Grafana（ grafana_dashboard.json ）用于性能和系统运行状况监控。

设置

先决条件

• ？ Python 3.8+
• ？ Docker 和 Docker 组合
• ☸️ Kubernetes（Minikube 或云提供商）
• ？ Node.js（用于前端依赖项）

？安装

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/yourusername/LLM-Alignment-Template.git
   cd LLM-Alignment-Template

2. 安装依赖项：

   • Python 依赖项：

     pip install -r requirements.txt

   • Node.js 依赖项（UI 改进可选）：

      cd app/static
     npm install

？本地运行

1. 构建 Docker 镜像：

   docker-compose up --build

2. 访问应用程序：

   • 打开浏览器并访问http://localhost:5000 。

？部署

☸️ Kubernetes 部署

• 部署到 Kubernetes ：
  • 应用部署和服务配置：

    kubectl apply -f deployment/kubernetes/deployment.yml
    kubectl apply -f deployment/kubernetes/service.yml

  • 水平 Pod 自动缩放器：

    kubectl apply -f deployment/kubernetes/hpa.yml

？金丝雀部署

• 使用deployment/kubernetes/canary_deployment.yml配置金丝雀部署，以安全地推出新版本。

？监控和记录

• 普罗米修斯和格拉法纳：
  • 在deployment/monitoring/中应用 Prometheus 和 Grafana 配置以启用监控仪表板。
• ？集中式日志记录： ELK Stack通过 Docker 配置，使用docker-compose.logging.yml进行集中式日志记录。

？培训与评估

迁移学习

训练模块 ( src/training/transfer_learning.py ) 使用BERT等预训练模型来适应自定义任务，从而显着提高性能。

数据增强

data_augmentation.py脚本 ( src/data/ ) 应用反向翻译和释义等增强技术来提高数据质量。

？根据人类反馈进行强化学习 (RLHF)

• 奖励模型训练：使用rlhf.py和reward_model.py脚本根据人类反馈微调模型。
• 反馈收集：用户通过反馈表单 ( feedback.html ) 对响应进行评分，模型使用retrain_model.py进行重新训练。

？可解释性仪表板

explainability_dashboard.py脚本使用SHAP值来帮助用户理解模型做出特定预测的原因。

？测试

• ✅ 单元测试：位于tests/ ，涵盖API、预处理和训练功能。
• 端到端测试：使用Cypress测试 UI 交互。
• 负载测试：使用Locust （ tests/load_testing/locustfile.py ）实现，以确保负载下的稳定性。

？未来的工作

• ？用户角色和权限：添加基于角色的访问控制系统。
• ？高级监控：进一步增强 Prometheus 警报以进行异常检测。
• 公共演示部署：在 Heroku 或 AWS 上部署公共版本以进行展示。

？贡献

欢迎贡献！请提交拉取请求或问题以进行改进或新功能。

执照

该项目已获得 MIT 许可证的许可。有关详细信息，请参阅许可证文件。

？接触

• ？电子邮件：[email protected]
• 网站：作者网站

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由 Amirsina Torfi 与 ❤️ 一起开发