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标题: LlamaFactory源码解析 PPO [打印本页]

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作者: 一给    时间: 2024-7-13 04:29
标题: LlamaFactory源码解析 PPO

1. class CustomPPOTrainer(PPOTrainer, Trainer):
3.     r"""
4.     Inherits PPOTrainer.
5.     """
7.     def __init__(
8.         self,
9.         model_args: "ModelArguments",
11.         training_args: "Seq2SeqTrainingArguments",
13.         finetuning_args: "FinetuningArguments",
15.         generating_args: "GeneratingArguments",
17.         callbacks: List["TrainerCallback"],
19.         model: "AutoModelForCausalLMWithValueHead",
21.         reward_model: Optional["AutoModelForCausalLMWithValueHead"],
23.         ref_model: Optional["AutoModelForCausalLMWithValueHead"],
25.         tokenizer: "PreTrainedTokenizer",
27.         dataset: "Dataset",
29.         data_collator: "DataCollatorWithPadding",
31.     ):
32.         backward_batch_size = training_args.per_device_train_batch_size * training_args.gradient_accumulation_steps
34.         ppo_config = PPOConfig(
36.             model_name=model_args.model_name_or_path,
38.             learning_rate=training_args.learning_rate,
40.             mini_batch_size=training_args.per_device_train_batch_size,
42.             batch_size=backward_batch_size * finetuning_args.ppo_buffer_size,
44.             gradient_accumulation_steps=training_args.gradient_accumulation_steps,
46.             ppo_epochs=finetuning_args.ppo_epochs,
48.             max_grad_norm=training_args.max_grad_norm,
50.             seed=training_args.seed,
52.             optimize_device_cache=True,
54.             target=finetuning_args.ppo_target,
56.             use_score_scaling=finetuning_args.ppo_score_norm,
58.             use_score_norm=finetuning_args.ppo_score_norm,
59.             whiten_rewards=finetuning_args.ppo_whiten_rewards,
60.             accelerator_kwargs={"step_scheduler_with_optimizer": False},
62.             log_with=training_args.report_to[0] if training_args.report_to else None,
64.             project_kwargs={"logging_dir": training_args.logging_dir},
66.         )
71.         # Create optimizer and scheduler
73.         if training_args.max_steps > 0:
74.             num_training_steps = training_args.max_steps
76.         else:
78.             total_train_batch_size = backward_batch_size * finetuning_args.ppo_buffer_size * training_args.world_size
80.             num_training_steps = training_args.num_train_epochs * math.ceil(len(dataset) / total_train_batch_size)
83.         optimizer = self.create_optimizer(model, training_args, finetuning_args)
85.         scheduler = self.create_scheduler(training_args, num_training_steps, optimizer)
88.         PPOTrainer.__init__(
90.             self,
92.             config=ppo_config,
94.             model=model,
96.             ref_model=ref_model,
98.             tokenizer=tokenizer,
100.             dataset=dataset,
102.             data_collator=data_collator,
104.             lr_scheduler=scheduler,
106.         )
111.         self.args = training_args
113.         self.model_args = model_args
115.         self.finetuning_args = finetuning_args
117.         self.reward_model = reward_model
119.         self.current_device = get_current_device()  # patch for deepspeed training
122.         self.generation_config = GenerationConfig(
124.             pad_token_id=self.tokenizer.pad_token_id,
126.             eos_token_id=[self.tokenizer.eos_token_id] + self.tokenizer.additional_special_tokens_ids,
128.             **generating_args.to_dict(),
130.         )
135.         self.state = TrainerState()
137.         self.control = TrainerControl()
139.         self.is_deepspeed_enabled = self.accelerator.distributed_type == "DEEPSPEED" and hasattr(
140.             self.accelerator.state, "deepspeed_plugin"
141.         )
145.         self.log_callback, self.save_callback = callbacks[0], callbacks[1]
146.         assert isinstance(self.log_callback, LogCallback) and isinstance(self.save_callback, FixValueHeadModelCallback)
148.         if self.args.max_steps > 0:
149.             logger.info("max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs")
151.         if finetuning_args.reward_model_type == "full":
152.             if self.is_deepspeed_enabled:
153.                 if not (
154.                     getattr(reward_model.pretrained_model, "is_loaded_in_8bit", False)
155.                     or getattr(reward_model.pretrained_model, "is_loaded_in_4bit", False)
156.                 )
159. :  # quantized models are already set on the correct device
160.                     self.reward_model = self._prepare_deepspeed(self.reward_model)
161.             else:
163.                 self.reward_model = self.accelerator.prepare_model(self.reward_model, evaluation_mode=True)
165.         if finetuning_args.use_badam:
166.             from badam import clip_grad_norm_for_sparse_tensor
168.             self.accelerator.clip_grad_norm_ = MethodType(clip_grad_norm_for_sparse_tensor, self.accelerator)

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下面是对代码中每一行的逐行表明：
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1. class CustomPPOTrainer(PPOTrainer, Trainer):

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定义一个名为 CustomPPOTrainer 的类，继承自 PPOTrainer 和 Trainer 这两个类。
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1.     r"""
2.     Inherits PPOTrainer.
3.     """

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文档字符串，说明这个类继承自 PPOTrainer。
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1.     def __init__(
2.         self,

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定义 CustomPPOTrainer 类的构造函数。
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1.         model_args: "ModelArguments",

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构造函数的参数之一，model_args，代表模型的参数。
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1.         training_args: "Seq2SeqTrainingArguments",

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构造函数的参数之一，training_args，代表练习相关的参数。

1.         finetuning_args: "FinetuningArguments",

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构造函数的参数之一，finetuning_args，代表微调相关的参数。
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1.         generating_args: "GeneratingArguments",

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构造函数的参数之一，generating_args，代表生成相关的参数。
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1.         callbacks: List["TrainerCallback"],

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构造函数的参数之一，callbacks，是一个包罗 TrainerCallback 对象的列表，用于处理练习过程中的各种事件。
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1.         model: "AutoModelForCausalLMWithValueHead",

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构造函数的参数之一，model，代表带有价值头的因果语言模型。
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1.         reward_model: Optional["AutoModelForCausalLMWithValueHead"],

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构造函数的参数之一，reward_model，可选，代表用于盘算嘉奖的模型。
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1.         ref_model: Optional["AutoModelForCausalLMWithValueHead"],

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构造函数的参数之一，ref_model，可选，代表参考模型，可能用于对比或其他目标。
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1.         tokenizer: "PreTrainedTokenizer",

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构造函数的参数之一，tokenizer，代表预练习的分词器。
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1.         dataset: "Dataset",

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构造函数的参数之一，dataset，代表用于练习的数据集。
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1.         data_collator: "DataCollatorWithPadding",

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构造函数的参数之一，data_collator，用于处理数据批次，通常包括填充等操作。
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1.         backward_batch_size = training_args.per_device_train_batch_size * training_args.gradient_accumulation_steps

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盘算每个设备上的反向传播批量大小，乘以梯度累积步数。
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1.         ppo_config = PPOConfig(

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创建一个 PPOConfig 配置对象，用于配置 PPO 练习。
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1.             model_name=model_args.model_name_or_path,

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配置模型名称或路径。
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1.             learning_rate=training_args.learning_rate,

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配置学习率。
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1.             mini_batch_size=training_args.per_device_train_batch_size,

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配置小批量大小。
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1.             batch_size=backward_batch_size * finetuning_args.ppo_buffer_size,

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配置团体批量大小，为反向批量大小乘以 PPO 缓冲区大小。
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1.             gradient_accumulation_steps=training_args.gradient_accumulation_steps,

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配置梯度累积步数。
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1.             ppo_epochs=finetuning_args.ppo_epochs,

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配置 PPO 练习的迭代次数。
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1.             max_grad_norm=training_args.max_grad_norm,

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配置梯度裁剪的最大范数。
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1.             seed=training_args.seed,

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配置随机种子。
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1.             optimize_device_cache=True,

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启用设备缓存优化。
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1.             target=finetuning_args.ppo_target,

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配置 PPO 练习的目标。
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1.             use_score_scaling=finetuning_args.ppo_score_norm,

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配置是否利用分数缩放。
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1.             use_score_norm=finetuning_args.ppo_score_norm,
2. ```python
3.             whiten_rewards=finetuning_args.ppo_whiten_rewards,

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配置是否对嘉奖举行白化处理，以淘汰嘉奖的方差和偏差。
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1.             accelerator_kwargs={"step_scheduler_with_optimizer": False},

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配置加快器的参数，此处设置 step_scheduler_with_optimizer 为 False。
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1.             log_with=training_args.report_to[0] if training_args.report_to else None,

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配置日记记载方式，如果 training_args.report_to 存在，则利用列表中的第一个元素，否则不记载。
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1.             project_kwargs={"logging_dir": training_args.logging_dir},

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设置项目相关的关键参数，此处设置日记目录。
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1.         )

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竣事 PPOConfig 的构造。
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1.         # Create optimizer and scheduler

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注释，说明下面的代码块是用来创建优化器和调理器的。
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1.         if training_args.max_steps > 0:

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如果 training_args.max_steps 大于0，利用这个值来设置练习步数。
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1.             num_training_steps = training_args.max_steps

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将练习步数设置为 max_steps。
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1.         else:

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如果 max_steps 没有设置，则盘算练习步数。
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1.             total_train_batch_size = backward_batch_size * finetuning_args.ppo_buffer_size * training_args.world_size

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盘算总的练习批量大小。
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1.             num_training_steps = training_args.num_train_epochs * math.ceil(len(dataset) / total_train_batch_size)

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根据数据集的大小、批量大小和练习周期数盘算总的练习步数。
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1.         optimizer = self.create_optimizer(model, training_args, finetuning_args)

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创建优化器。
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1.         scheduler = self.create_scheduler(training_args, num_training_steps, optimizer)

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创建调理器，用来调解优化器的学习率。
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1.         PPOTrainer.__init__(

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调用 PPOTrainer 类的构造器初始化。
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1.             self,

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转达自身实例。
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1.             config=ppo_config,

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转达 PPO 配置。
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1.             model=model,

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转达模型。
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1.             ref_model=ref_model,

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转达参考模型。
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1.             tokenizer=tokenizer,

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转达分词器。
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1.             dataset=dataset,

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转达数据集。
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1.             data_collator=data_collator,

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转达数据整理器。
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1.             lr_scheduler=scheduler,

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转达学习率调理器。
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1.         )

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竣事 PPOTrainer 的构造函数调用。
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1.         self.args = training_args

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将练习参数保存到实例变量 args。
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1.         self.model_args = model_args

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将模型参数保存到实例变量 model_args。
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1.         self.finetuning_args = finetuning_args

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将微调参数保存到实例变量 finetuning_args。
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1.         self.reward_model = reward_model

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将嘉奖模型保存到实例变量 reward_model。
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1.         self.current_device = get_current_device()  # patch for deepspeed training

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获取当前设备，用于支持 DeepSpeed 练习。
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1.         self.generation_config = GenerationConfig(

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创建生成配置。
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1.             pad_token_id=self.tokenizer.pad_token_id,

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设置填充符号的 ID。
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1.             eos_token_id=[self.tokenizer.eos_token_id] + self.tokenizer.additional_special_tokens_ids,

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设置竣事符号的 ID 列表，包括 EOS 和其他特殊符号。
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1.             **generating_args.to_dict(),

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将生成参数转换为字典，并睁开到配置中。
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1.         )

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竣事生成配置的创建。
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1.         self.state = TrainerState()

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创建练习状态对象。
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1.         self.control = TrainerControl()

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创建练习控制对象。

很高兴你对上述 CustomPPOTrainer 类的详细表明感兴趣。下面，我将提供更多关于这个类的功能、用途以及它在机器学习和天然语言处理领域中的潜在应用的信息。
功能和用途

CustomPPOTrainer 类是为了在天然语言处理（NLP）领域中利用强化学习技能而设计的。通过继承 PPOTrainer，这个类可以利用近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）算法来优化模型。PPO 是一种在策略梯度方法中常用的强化学习算法，因为它在样本服从和易用性之间提供了一个很好的平衡。
此类的紧张功能包括：

• 模型微调：利用PPO算法对特定使命举行微调。这在NLP中非常有用，尤其是在没有大量标注数据的环境下，可以通过嘉奖信号来引导模型学习。
  
• 嘉奖模型的集成：支持利用独立的嘉奖模型来定义和盘算练习期间的嘉奖，这对于主动化文本生成使命中的目标优化至关紧张。
  
• 高度可配置：提供了广泛的配置选项，使研究职员能够在差别的实行设置和使命需求下调解模型的行为。
  
• 生成控制：通过 generation_config 支持高级生成控制，如指定特殊符号和调解生成参数。
  
• 支持多设备练习：支持利用像DeepSpeed如许的加快库来举行分布式练习，优化练习速度和资源利用。
  

潜在应用

在NLP领域，CustomPPOTrainer 可以应用于多种场景，例如：

• 对话系统：通过PPO优化对话代理的回应，以进步对话质量和用户满意度。
  
• 内容生成：在内容生成使命中，如消息文章、故事或诗歌生成，利用PPO练习可以帮助模型学习生成更符合特定风格或质量标准的文本。
  
• 游戏与模拟：在互动式模拟或游戏环境中，PPO可以练习模型生整天然语言形貌或指令，加强用户体验。
  
• 教育和培训：主动化生成讲授材料或举行学术研究辅助，如主动生成题目、解决方案或表明性文本。
  

总结

通过 CustomPPOTrainer，研究职员和开发者可以更有用地在各种NLP使命中实现和测试PPO和其他强化学习技能的应用。这个类提供了一个灵活的框架，不仅支持标准的模型练习和微调，还允许通过强化学习方法来优化生成的文本，使其更具有目标导向和应用适应性。


请仔细表明ppo近段策略优化算法，以及在大模型微调中的具体应用步骤。

Poe

近端策略优化 (PPO) 算法详解

近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO） 是一种流行的强化学习算法，由 OpenAI 提出。它紧张用于解决议略梯度方法中的服从和稳定性题目，特别适用于处理高维和连续动作空间的使命。PPO 的核心思想是在举行策略更新时，限制更新步骤的大小，从而避免过大的策略更新造成的性能下降。
PPO 的关键特点：

• 目标函数：PPO 利用一种特殊的目标函数，它通过引入裁剪概率比率来避免太大的策略更新。这个比率是新策略与旧策略之间概率的比值，当这个比值超出预设的阈值时，目标函数会将其裁剪，以维持更新的稳定性。
  
• 两种紧张变体：
  
  
  
  • PPO-Clip：利用裁剪的概率比例来限制策略更新的幅度。
    
  • PPO-Penalty：通过增加一个关于概率比率的约束项来调解目标函数。
    
  
  
• 多次更新：在每个数据批次上执行多次梯度更新，从而进步数据的利用服从。
  
  
  
  • 在大模型微调中的应用步骤：
    
    PPO 可以用于大型模型（如 Transformer 模型）的微调，特别是在涉及序列决议使命，如文本生成或游戏中。以下是利用 PPO 微调大模型的具体步骤：
    
  • 环境与模型的设置：
    
    
    
    • 定义或选择一个环境，该环境应能生成与使命相关的状态，并能担当模型输出的动作来返回嘉奖。
      
    • 准备或预练习一个大型神经网络模型，如 GPT 或 BERT，作为策略网络。
      
    
    
  • 收集数据：
    
    
    
    • 利用当前策略（模型）与环境交互，收集一系列状态、动作、嘉奖和新状态。
      
    
    
  • 上风估计：
    
    
    
    • 盘算上风函数，通常利用 Generalized Advantage Estimation (GAE)。上风函数帮助算法评估某一动作相比均匀水平好到什么水平。
      
    
    
  • 目标函数的构建与优化：
    
    
    
    • 利用收集到的数据，构建 PPO 的目标函数。这包括盘算旧策略和新策略的比率，并应用裁剪。
      
    • 对策略网络举行梯度上升，以最大化目标函数。
      
    
    
  • 多次迭代：
    
    
    
    • 重复数据收集和策略更新过程多次，每次迭代都根据新的策略与环境交互，继续优化模型。
      
    
    
  • 评估与调解：
    
    
    
    • 定期评估策略的性能，必要时调解算法参数，如裁剪阈值、上风估计的折扣因子等。
      
    
    
  • 集成与部署：
    
    
    
    • 微调完成后，集成并部署模型到实际应用中。
      
    
    
  • PPO 在处理需要长期序列决议和高维动作空间的使命时表现出色，因此它在天然语言处理和复杂策略游戏等领域的应用尤为有用。通过得当的环境设计和嘉奖布局，PPO 可以帮助大型模型学习如何在复杂环境中做出更优的决议，从而提升团体性能和应用的实用性。
    
  
  

1. def ppo_train(self, resume_from_checkpoint: Optional[str] = None) -> None:
2.         r"""        Implements training loop for the PPO stage, like _inner_training_loop() in Huggingface's Trainer.        """        if resume_from_checkpoint is not None:            raise ValueError("`resume_from_checkpoint` will be supported in the future version.")        total_train_batch_size = (            self.args.per_device_train_batch_size            * self.args.gradient_accumulation_steps            * self.finetuning_args.ppo_buffer_size            * self.args.world_size        )
5.         if self.args.max_steps > 0:            num_examples = total_train_batch_size * self.args.max_steps            num_train_epochs = sys.maxsize            max_steps = self.args.max_steps            steps_in_epoch = self.args.max_steps        else:
6.             len_dataloader = len(self.dataloader)            num_examples = len(self.dataset)            num_train_epochs = self.args.num_train_epochs            max_steps = math.ceil(num_train_epochs * len_dataloader)            steps_in_epoch = len_dataloader        self.state.max_steps = max_steps        self.state.num_train_epochs = num_train_epochs        self.state.is_local_process_zero = self.is_local_process_zero()        self.state.is_world_process_zero = self.is_world_process_zero()        if self.is_world_process_zero():            logger.info("***** Running training *****")            logger.info("  Num examples = {}".format(num_examples))            logger.info("  Num Epochs = {}".format(num_train_epochs))            logger.info("  Instantaneous batch size per device = {}".format(self.args.per_device_train_batch_size))            logger.info(                "  Total train batch size (w. parallel, buffer, distributed & accumulation) = {}".format(                    total_train_batch_size                )
9.             )
12.             logger.info("  Gradient Accumulation steps = {}".format(self.args.gradient_accumulation_steps))            logger.info("  Num optimization epochs per batch = {}".format(self.finetuning_args.ppo_epochs))            logger.info("  Total training steps = {}".format(max_steps))            logger.info("  Number of trainable parameters = {}".format(count_parameters(self.model)[0]))        unwrapped_model: "AutoModelForCausalLMWithValueHead" = self.accelerator.unwrap_model(self.model)        dataiter = iter(self.dataloader)        loss_meter = AverageMeter()        reward_meter = AverageMeter()        self.log_callback.on_train_begin(self.args, self.state, self.control)        for step in tqdm(range(max_steps), disable=not self.is_local_process_zero()):            try:                batch = next(dataiter)            except StopIteration:                dataiter = iter(self.dataloader)                batch = next(dataiter)            # Cast to inference mode            unwrapped_model.gradient_checkpointing_disable()            unwrapped_model.config.use_cache = True            self.model.eval()            # Get inputs            self.tokenizer.padding_side = "right"  # change padding side            queries, responses, rewards = [], [], []            for idx in range(0, self.config.batch_size, self.config.mini_batch_size):                mini_batch_queries, mini_batch_responses = self.get_inputs(                    batch[idx : idx + self.config.mini_batch_size]                )
15.                 mini_batch_rewards = self.get_rewards(mini_batch_queries, mini_batch_responses, unwrapped_model)                queries.extend(mini_batch_queries)                responses.extend(mini_batch_responses)                rewards.extend(mini_batch_rewards)            # Cast to training mode            unwrapped_model.gradient_checkpointing_enable()            unwrapped_model.config.use_cache = False            self.model.train()            # Run PPO step            stats = self.step(queries, responses, rewards)            self.tokenizer.padding_side = "left"  # restore padding side            loss_meter.update(float(stats["ppo/loss/total"]), n=len(rewards))            reward_meter.update(torch.stack(rewards).mean().item(), n=len(rewards))            if self.config.log_with is not None:                try:                    batch["query"] = self.tokenizer.batch_decode(queries, skip_special_tokens=True)                    batch["response"] = self.tokenizer.batch_decode(responses, skip_special_tokens=True)                    self.log_stats(stats, batch, rewards)                except Exception:                    logger.warning("Failed to save stats due to unknown errors.")            self.state.global_step += 1            self.log_callback.on_step_end(self.args, self.state, self.control)            if self.is_local_process_zero() and (step + 1) % self.args.logging_steps == 0:                logs = dict(                    loss=round(loss_meter.avg, 4),                    reward=round(reward_meter.avg, 4),                    learning_rate=stats["ppo/learning_rate"],                    epoch=round(step / steps_in_epoch, 2),                )
18.                 tqdm.write(str(logs))                logs["step"] = step                self.state.log_history.append(logs)                self.log_callback.on_log(self.args, self.state, self.control)                loss_meter.reset()                reward_meter.reset()            if (step + 1) % self.args.save_steps == 0:  # save checkpoint                self.save_model(                    os.path.join(self.args.output_dir, "{}-{}".format(PREFIX_CHECKPOINT_DIR, self.state.global_step))                )
21.                 self.save_callback.on_save(                    self.args, self.state, self.control, model=self.accelerator.unwrap_model(self.model)                )
24.             if self.control.should_epoch_stop or self.control.should_training_stop:                break        self.log_callback.on_train_end(self.args, self.state, self.control)        self.save_callback.on_train_end(            self.args, self.state, self.control, model=self.accelerator.unwrap_model(self.model)        )

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这段代码是一个较为复杂的 PPO 练习循环实现，涵盖了从模型初始化到循环练习，以及日记记载和模型保存等功能。我们将逐行表明其核心内容：
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1. def ppo_train(self, resume_from_checkpoint: Optional[str] = None) -> None:

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• 定义了 ppo_train 方法，该方法担当一个可选的参数 resume_from_checkpoint，用于未来版本支持从查抄点规复练习。
  

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1. if resume_from_checkpoint is not None:
2.     raise ValueError("`resume_from_checkpoint` will be supported in the future version.")

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• 如果传入 resume_from_checkpoint 参数，当前版本会抛出非常，提示该功能将在未来版本中支持。
  

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1. total_train_batch_size = (
2.     self.args.per_device_train_batch_size
3.     * self.args.gradient_accumulation_steps
4.     * self.finetuning_args.ppo_buffer_size
5.     * self.args.world_size
6. )

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• 盘算总练习批次大小，考虑了每设备批次大小、梯度累积步数、PPO缓冲区大小和分布式练习中的天下大小（即处理器数量）。
  

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1. if self.args.max_steps > 0:
2.     num_examples = total_train_batch_size * self.args.max_steps
3.     num_train_epochs = sys.maxsize
4.     max_steps = self.args.max_steps
5.     steps_in_epoch = self.args.max_steps
6. else:
7.     len_dataloader = len(self.dataloader)
8.     num_examples = len(self.dataset)
9.     num_train_epochs = self.args.num_train_epochs
10.     max_steps = math.ceil(num_train_epochs * len_dataloader)
11.     steps_in_epoch = len_dataloader

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• 根据是否指定了最大步数 (max_steps) 来决定练习的迭代方式和周期。如果指定了最大步数，则利用最大步数来盘算总例数和练习周期，否则根据数据加载器和数据集的大小盘算。
  

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1. self.state.max_steps = max_steps
2. self.state.num_train_epochs = num_train_epochs
3. self.state.is_local_process_zero = self.is_local_process_zero()
4. self.state.is_world_process_zero = self.is_world_process_zero()

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• 初始化练习状态，包括最大步数、练习周期数以及是否是本地或全局的主进程（用于控制日记和模型保存等操作）。
  

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1. if self.is_world_process_zero():
2.     ...

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• 如果当前进程是全局主进程，则记载练习的相关信息，包括例数、周期数、批次大小、梯度累积步数等。
  

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1. unwrapped_model: "AutoModelForCausalLMWithValueHead" = self.accelerator.unwrap_model(self.model)
2. dataiter = iter(self.dataloader)
3. loss_meter = AverageMeter()
4. reward_meter = AverageMeter()
5. self.log_callback.on_train_begin(self.args, self.state, self.control)

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• 解包模型以便直接操作，初始化数据加载器的迭代器，创建丧失和嘉奖的度量工具，并触发练习开始的回调。
  

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1. for step in tqdm(range(max_steps), disable=not self.is_local_process_zero()):
2.     ...

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• 主练习循环，利用 tqdm 来展示进度条。循环将根据最大步数执行，并在本地主进程中表现进度。
  

接下来的代码块涉及处理数据批次、执行模型的推理和练习、记载统计数据、处理日记和保存模型的功能。由于篇幅限制，这里不对每一行代码举行详细表明，但大致流程包括：

• 从数据加载器中获取批次数据。
  
• 将模型置于推理模式，处理输入数据，获取嘉奖。
  
• 切换到练习模式，执行 PPO 练习步骤。
  
• 更新丧失和嘉奖的度量，记载日记和统计信息。
  
• 根据设定的间隔保存模型和执行回调。
  

这个过程循环，直到到达最大步数或满足特定的停止条件。整个练习循环详细地处理了模型的运行状态、性能监控以及与分布式练习相关的特定操作。

1. def create_optimizer(        self,        model: "AutoModelForCausalLMWithValueHead",
2.         training_args: "Seq2SeqTrainingArguments",
3.         finetuning_args: "FinetuningArguments",
4.     ) -> "torch.optim.Optimizer":        optimizer = create_custom_optimzer(model, training_args, finetuning_args)        if optimizer is None:            decay_params, nodecay_params = [], []            decay_param_names = self.get_decay_parameter_names(model)            for name, param in model.named_parameters():                if param.requires_grad:                    if name in decay_param_names:                        decay_params.append(param)                    else:
5.                         nodecay_params.append(param)            optim_class, optim_kwargs = Trainer.get_optimizer_cls_and_kwargs(training_args)            param_groups = [                dict(params=nodecay_params),                dict(params=decay_params, weight_decay=training_args.weight_decay),            ]            optimizer = optim_class(param_groups, **optim_kwargs)        return optimizer    def create_scheduler(        self, training_args: "Seq2SeqTrainingArguments", num_training_steps: int, optimizer: "torch.optim.Optimizer"    ) -> "torch.optim.lr_scheduler.LRScheduler":        create_custom_scheduler(training_args, num_training_steps, optimizer)        lr_scheduler = get_scheduler(            training_args.lr_scheduler_type,            optimizer=optimizer,            num_warmup_steps=training_args.get_warmup_steps(num_training_steps),            num_training_steps=num_training_steps,        )
8.         return lr_scheduler    @torch.no_grad()    def get_inputs(self, batch: Dict[str, torch.Tensor]) -> Tuple[List[torch.Tensor], List[torch.Tensor]]:        r"""        Generates model's responses given queries.        """        if self.model_args.upcast_layernorm:            layernorm_params = dump_layernorm(self.model)        if batch["input_ids"].size(0) == 1:  # handle llama2 ppo with gradient accumulation > 1            start_index = (batch["input_ids"][0] != self.tokenizer.pad_token_id).nonzero()[0].item()            for k, v in batch.items():                batch[k] = v[:, start_index:]        unwrapped_model: "AutoModelForCausalLMWithValueHead" = self.accelerator.unwrap_model(self.model)        generate_output: torch.Tensor = unwrapped_model.generate(            generation_config=self.generation_config, logits_processor=get_logits_processor(), **batch        )
11.         if self.model_args.upcast_layernorm:            restore_layernorm(self.model, layernorm_params)        query = batch["input_ids"].detach().cpu()        response = generate_output[:, batch["input_ids"].size(-1) :].detach().cpu()        queries, responses = [], []        for i in range(len(query)):            query_start_index = (query[i] != self.tokenizer.pad_token_id).nonzero()[0].item()            response_index = (response[i] != self.tokenizer.pad_token_id).nonzero()            if len(response_index) == 0:                response_length = 1  # allow empty response            else:
12.                 response_length = response_index[-1].item() + 1            queries.append(query[i, query_start_index:])  # remove padding from left            responses.append(response[i, :response_length])  # remove padding from right        return queries, responses    @torch.no_grad()    def get_rewards(        self,        queries: List[torch.Tensor],        responses: List[torch.Tensor],        unwrapped_model: "AutoModelForCausalLMWithValueHead",    ) -> List[torch.Tensor]:        r"""        Computes scores using given reward model.        Both inputs and outputs are put on CPU.        """        if self.finetuning_args.reward_model_type == "api":            token_ids = [torch.cat((q, r), dim=-1).tolist() for q, r in zip(queries, responses)]            messages = self.tokenizer.batch_decode(token_ids, skip_special_tokens=True)            return get_rewards_from_server(self.reward_model, messages)        if self.finetuning_args.reward_model_type == "lora":            replace_model(unwrapped_model, target="reward")            reward_model = self.model        else:
13.             reward_model = self.reward_model        batch = self.prepare_model_inputs(queries, responses)        with torch.cuda.amp.autocast(dtype=self.model_args.compute_dtype):  # support bf16            _, _, values = reward_model(**batch, output_hidden_states=True, return_dict=True, use_cache=False)        if getattr(unwrapped_model.config, "model_type", None) == "chatglm":  # assume same architecture            values = torch.transpose(values, 0, 1)        rewards = []        for i in range(values.size(0)):            end_indexes = (batch["input_ids"][i] != self.tokenizer.pad_token_id).nonzero()            end_index = end_indexes[-1].item() if len(end_indexes) else 0            rewards.append(values[i, end_index].float().detach().cpu())  # use fp32 type        if self.finetuning_args.reward_model_type == "lora":            replace_model(unwrapped_model, target="default")        return rewards

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