？ LLM 對齊模板 - 用於對齊語言模型的模板

？介紹

法學碩士調整項目

法學碩士調整項目
圖 1：法學碩士對接計畫概述。看看：arXiv:2308.05374

LLM 對齊範本不僅是用於對齊大型語言模型 (LLM) 的綜合工具，而且還可以作為建立您自己的 LLM 對齊應用程式的強大範本。受到PyTorch 專案範本等專案範本的啟發，該儲存庫旨在提供完整的功能堆疊，作為自訂和擴展您自己的 LLM 對齊需求的起點。無論您是研究人員、開發人員還是資料科學家，此範本都為高效創建和部署專為符合人類價值和目標而客製化的法學碩士奠定了堅實的基礎。

概述

LLM 對齊範本提供了完整的功能堆疊，包括使用人類回饋強化學習 (RLHF) 進行培訓、微調、部署和監控 LLM。該專案還整合了評估指標，以確保語言模型的使用合乎道德且有效。該介面為管理一致性、視覺化訓練指標和大規模部署提供了用戶友好的體驗。

特徵

互動式網路介面：一個使用者友善的介面，用於與法學碩士、培訓模型和查看對齊指標進行互動。
？使用 RLHF 進行訓練：根據人類回饋進行強化學習，以確保模型與人類偏好保持一致。
資料增強和預處理：進階預處理、標記化以及透過反向翻譯和釋義進行資料增強。
遷移學習：利用 BERT 等預訓練模型來提升特定任務的表現。
？可擴展部署：基於 Docker 和 Kubernetes 的部署，具有 Horizontal Pod Autoscaling (HPA)。
？模型可解釋性：基於 SHAP 的儀表板，用於理解模型決策。
使用者回饋循環：收集使用者評分以不斷微調模型。

專案結構

app/ ：包含 API 和 UI 程式碼。
- auth.py 、 feedback.py 、 ui.py ：用於使用者互動、回饋收集和一般介面管理的 API 端點。
- 靜態檔案：JavaScript（ app.js 、 chart.js ）、CSS（ styles.css ）和Swagger API文件（ swagger.json ）。
- 範本：用於 UI 渲染的 HTML 範本（ chat.html 、 feedback.html 、 index.html ）。
src/ ：用於預處理和訓練的核心邏輯和實用程式。
- 預處理（ preprocessing/ ）：
  - preprocess_data.py ：組合原始資料集和增強資料集並應用文字清理。
  - tokenization.py ：處理標記化。
- 培訓（ training/ ）：
  - fine_tuning.py 、 transfer_learning.py 、 retrain_model.py ：用於訓練和再訓練模型的腳本。
  - rlhf.py 、 reward_model.py ：使用 RLHF 進行獎勵模型訓練的腳本。
- 實用程式（ utils/ ）：常用實用程式（ config.py 、 logging.py 、 validation.py ）。
dashboards/ ：用於監控和模型見解的性能和可解釋性儀表板。
- performance_dashboard.py ：顯示訓練指標、驗證損失和準確性。
- explainability_dashboard.py ：可視化 SHAP 值以提供對模型決策的洞察。
tests/ ：單元、整合和端對端測試。
- test_api.py 、 test_preprocessing.py 、 test_training.py ：各種單元和整合測試。
- 端對端測試( e2e/ )：基於 Cypress 的 UI 測試 ( ui_tests.spec.js )。
- 負載測試( load_testing/ )：使用 Locust ( locustfile.py ) 進行負載測試。
deployment/ ：用於部署和監控的設定檔。
- Kubernetes 設定( kubernetes/ )：用於擴充和金絲雀發布的部署和入口配置。
- 監控（ monitoring/ ）：Prometheus（ prometheus.yml ）和Grafana（ grafana_dashboard.json ）用於效能和系統運作狀況監控。

設定

先決條件

？ Python 3.8+
？ Docker 和 Docker 組合
☸️ Kubernetes（Minikube 或雲端提供者）
？ Node.js（用於前端相依性）

？安裝

克隆儲存庫：

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

安裝依賴項：
- Python 依賴項：
```
pip install -r requirements.txt
```
- Node.js 依賴項（UI 改進可選）：
```
 cd app/static
npm install
```

？本地運行

建置 Docker 映像：
```
docker-compose up --build
```
存取應用程式：
- 開啟瀏覽器並造訪http://localhost:5000 。

？部署

☸️ Kubernetes 部署

部署到 Kubernetes ：

應用部署和服務配置：

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

水平 Pod 自動縮放器：

kubectl apply -f deployment/kubernetes/hpa.yml

？金絲雀部署

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

？監控和記錄

普羅米修斯和格拉法納：
- 在deployment/monitoring/中應用 Prometheus 和 Grafana 配置以啟用監控儀表板。
？集中式日誌記錄： ELK Stack透過 Docker 配置，使用docker-compose.logging.yml進行集中式日誌記錄。