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开源 / 全面 / 轻量级 / 易用

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OpenRLHF 是一个基于 Ray、DeepSpeed 和 HF Transformers 构建的高性能 RLHF 框架：

• 简单易用: OpenRLHF 是目前可用的最简单的高性能 RLHF 库之一，无缝兼容 Huggingface 模型和数据集。
• 高性能: RLHF 训练中 80% 的时间用于样本生成阶段。得益于使用 Ray 和 Adam Offload（固定内存）以及 vLLM 生成加速的能力，OpenRLHF 的性能是极致优化的 DeepSpeedChat with Hybrid Engine 的两倍以上。
• 分布式 RLHF: OpenRLHF 使用 Ray 将 Actor、Reward、Reference 和 Critic 模型分布到不同的 GPU 上，同时将 Adam 优化器放在 CPU 上。这使得使用多个 A100 80G GPU 和 vLLM 可以全面微调超过 70B+ 的模型 以及在多个 24GB RTX 4090 GPU 上微调 7B 模型。
• PPO 实现技巧: 我们集成了 PPO 的实现技巧以提高训练稳定性，详情参考 知乎 和 Notion blog.

更多细节请参考 PPT | 技术报告 | 使用文档

特性

• 基于 Ray 的分布式 PPO based on Ray.
• 支持使用 超过 70 亿参数的模型进行全面 RLHF 微调.
• 支持 vLLM 生成加速在 RLHF 中 (--vllm_num_engines).
• 支持 多个奖励模型 (--reward_pretrain model1,model2...) 及 远程奖励模型 (--remote_rm_url).
• 支持 DPO (直接偏好优化)/IPO/cDPO.
• 支持 Kahneman-Tversky 优化 (KTO).
• 支持 拒绝采样.
• 支持 Iterative DPO (https://github.com/RLHFlow/Online-RLHF).
• 支持 条件 SFT (https://arxiv.org/abs/2308.12050).
• 支持 知识蒸馏 (https://github.com/microsoft/LMOps/tree/main/minillm).
• 支持 SFT/DPO/RM 训练样本打包 (--packing_samples).
• 支持 MoE (--aux_loss_coef)
• 支持 FlashAttention2 (--flash_attn).
• 支持 QLoRA (--load_in_4bit), LoRA (--lora_rank, --target_modules).
• 支持 HuggingFace tokenizer.apply_chat_template 用于数据集处理 (--apply_chat_template 和 --input_key).
• 支持 Wandb 日志 (--wandb).
• 支持 checkpoint 断点训练 (--load_checkpoint 和 --save_steps).
• 多节点 训练脚本 适用于 Slurm.

PPO 支持矩阵

特性	OpenRLHF	DSChat	CAIChat	TRL
使用 16 个 A100 完成 70B+ 全微调	✅	❌	❌	❌
使用 4 个 RTX4090 完成 7B 全微调	✅	❌	❌	❌
使用 8 个 A100 完成 34B DPO 全微调	✅	❌	❌	❌
支持推理引擎加速	✅	✅	❌	❌
PPO 实现技巧	✅	❌	❌	✅
支持 QLoRA	✅	❌	❌	✅
支持 Mixtral 8*7b	✅	❌	❌	❌
支持未合并的 Actor-Critic	✅	✅	✅	❌
支持多个奖励模型	✅	❌	❌	❌
支持 Huggingface 模型	✅	✅	✅	✅
易于使用	✅	❌ (HybridEngine bugs)	✅	✅

快速开始

安装

要使用 OpenRLHF，首先启动 Docker 容器（推荐）然后执行 pip install 安装 openrlhf：

# 启动 docker container
docker run --runtime=nvidia -it --rm --shm-size="10g" --cap-add=SYS_ADMIN -v $PWD:/openrlhf nvcr.io/nvidia/pytorch:24.02-py3 bash
sudo pip uninstall xgboost transformer_engine flash_attn -y

# pip install
pip install openrlhf

# 如果你需要使用 vLLM 加速 (安装 vLLM 0.4.2)
pip install openrlhf[vllm]
# 最新的 vLLM 也是支持的 (请使用 `--vllm_sync_backend gloo` 或者 `export NCCL_P2P_DISABLE=1`)
pip install openrlhf[vllm_latest]

# pip install GitHub 上的最新版
pip install git+https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF.git

# 或者 git clone
git clone https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF.git
cd OpenRLHF
pip install -e .

Note

我们推荐使用 vLLM 0.4.2，因为 0.4.3+ 版本目前需要通过 Gloo 进行权重同步（--vllm_sync_backend gloo）或者关闭 P2P 通信 export NCCL_P2P_DISABLE=1。 我们也提供了 Dockerfiles for vLLM 和 Nvidia-Docker 一键安装脚本。

准备数据集

OpenRLHF 在其数据集类中提供了多种数据处理方法。 例如在 Prompt Dataset 中：

def preprocess_data(data, input_template=None, input_key="input", apply_chat_template=None) -> str:
    if apply_chat_template:
        prompt = apply_chat_template(data[input_key], tokenize=False, add_generation_prompt=True)
    else:
        prompt = data[input_key]
        if input_template:
            prompt = input_template.format(prompt)
    return prompt

• 我们可以使用 --input_key 指定 JSON key name 为输入数据集 --prompt_data {name or path} (PPO) 或 --dataset {name or path}，并使用 --apply_chat_template 利用 Huggingface Tokenizer 中的 chat_template。
• 如果不想使用 --apply_chat_template，可以改用 --input_template，或预先离线处理数据集。
• OpenRLHF 还支持使用 --prompt_data_probs 0.1,0.4,0.5 (PPO) 或 --dataset_probs 0.1,0.4,0.5 混合多个数据集。

Chat Templating 的工作原理如下:

dataset = [{"input_key": [
  {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"},
  {"role": "assistant", "content": "I'm doing great. How can I help you today?"},
  {"role": "user", "content": "I'd like to show off how chat templating works!"},
]}]

tokenizer.apply_chat_template(dataset[0]["input_key"], tokenize=False)

"<s>[INST] Hello, how are you? [/INST]I'm doing great. How can I help you today?</s> [INST] I'd like to show off how chat templating works! [/INST]"

如何指定训练和测试数据分区 ?

你可以使用 data_type@data_dir 的方式指定, 比如下面的数据集可以设置为 --dataset json@./data

data
├── test.jsonl
└── train.jsonl

Note

默认情况下我们使用 train 和 test 作为 split 区分 Huggingface 的训练/测试数据。 JSON key 选项取决于具体的数据集。请参阅 Reward Dataset 和 [SFT Dataset](https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF/blob/mai

Supervised Fine-tuning

OpenRLHF 的模型检查点完全兼容 HuggingFace 模型。您可以使用 --pretrain {name or path}、--reward_pretrain {name or path} 和 --critic_pretrain {name or path} 指定模型名称或路径。我们在 HuggingFace OpenRLHF 上提供了一些预训练的检查点和数据集。

然后您可以使用我们在 examples/scripts 目录中提供的启动脚本，或者使用以下命令启动训练：

deepspeed --module openrlhf.cli.train_sft \
   --max_len 4096 \
   --dataset Open-Orca/OpenOrca \
   --input_key question \
   --output_key response \
   --input_template 'User: {}\nAssistant: ' \
   --train_batch_size 256 \
   --micro_train_batch_size 2 \
   --max_samples 500000 \
   --pretrain meta-llama/Meta-Llama-3-8B \
   --save_path ./checkpoint/llama3-8b-sft \
   --save_steps -1 \
   --logging_steps 1 \
   --eval_steps -1 \
   --zero_stage 2 \
   --max_epochs 1 \
   --bf16 \
   --flash_attn \
   --learning_rate 5e-6 \
   --gradient_checkpointing \
   --load_checkpoint \
   --use_wandb {wandb_token}

# 支持 HF tokenizer.apply_chat_template
# --apply_chat_template 
# --input_key {JSON Key}
# --tokenizer_chat_template {HF Chat Template}

# 支持 SFT 样本 packing
# --packing_samples

# 也可用于 continued pre-training
# --pretrain_mode

Note

OpenRLHF SFT/DPO/RewardModel 训练支持 --packing_samples 基于 --flash_attn

Reward Model Training

deepspeed --module openrlhf.cli.train_rm \
   --save_path ./checkpoint/llama3-8b-rm \
   --save_steps -1 \
   --logging_steps 1 \
   --eval_steps -1 \
   --train_batch_size 256 \
   --micro_train_batch_size 1 \
   --pretrain OpenRLHF/Llama-3-8b-sft-mixture \
   --bf16 \
   --max_epochs 1 \
   --max_len 8192 \
   --zero_stage 3 \
   --learning_rate 9e-6 \
   --dataset OpenRLHF/preference_dataset_mixture2_and_safe_pku \
   --apply_chat_template \
   --chosen_key chosen \
   --rejected_key rejected \
   --flash_attn \
   --gradient_checkpointing \
   --load_checkpoint \
   --use_wandb {wandb_token}

# 支持样本 packing
# --packing_samples

不使用 Ray 的 PPO

deepspeed --module openrlhf.cli.train_ppo \
  --pretrain OpenRLHF/Llama-3-8b-sft-mixture \
  --reward_pretrain OpenRLHF/Llama-3-8b-rm-mixture \
  --save_path ./checkpoint/llama-3-8b-rlhf \
  --save_steps -1 \
  --logging_steps 1 \
  --eval_steps -1 \
  --micro_train_batch_size 2 \
  --train_batch_size 128 \
  --micro_rollout_batch_size 4 \
  --rollout_batch_size 1024 \
  --max_epochs 1 \
  --prompt_max_len 1024 \
  --generate_max_len 1024 \
  --zero_stage 2 \
  --bf16 \
  --actor_learning_rate 5e-7 \
  --critic_learning_rate 9e-6 \
  --init_kl_coef 0.01 \
  --prompt_data OpenRLHF/prompt-collection-v0.1 \
  --input_key context_messages \
  --apply_chat_template \
  --max_samples 100000 \
  --normalize_reward \
  --adam_offload \
  --flash_attn \
  --gradient_checkpointing \
  --load_checkpoint \
  --use_wandb {wandb_token}

# 支持远程 reward model (HTTP)
# --remote_rm_url http://localhost:5000/get_reward

使用 Ray 和 vLLM 的 PPO

为了提高 RLHF 训练速度或支持 70B 模型，我们可以使用 Ray 和 vLLM 加速的 PPO

# 在容器中启动 Ray 的主节点
ray start --head --node-ip-address 0.0.0.0 --num-gpus 8

# 如果要在更多节点上启动 Ray，请使用
ray start --address {MASTER-NODE-ADDRESS}:6379 --num-gpus 8

ray job submit --address="http://127.0.0.1:8265" \
  --runtime-env-json='{"working_dir": "/openrlhf"}' \
  -- python3 -m openrlhf.cli.train_ppo_ray \
  --ref_num_nodes 1 \
  --ref_num_gpus_per_node 2 \
  --reward_num_nodes 1 \
  --reward_num_gpus_per_node 2 \
  --critic_num_nodes 1 \
  --critic_num_gpus_per_node 2 \
  --actor_num_nodes 1 \
  --actor_num_gpus_per_node 2 \
  --vllm_num_engines 2 \
  --vllm_tensor_parallel_size 2 \
  --colocate_critic_reward \
  --colocate_actor_ref \
  --pretrain OpenRLHF/Llama-3-8b-sft-mixture \
  --reward_pretrain OpenRLHF/Llama-3-8b-rm-mixture \
  --save_path /openrlhf/examples/checkpoint/llama3-8b-rlhf \
  --micro_train_batch_size 8 \
  --train_batch_size 128 \
  --micro_rollout_batch_size 16 \
  --rollout_batch_size 1024 \
  --max_samples 100000 \
  --max_epochs 1 \
  --prompt_max_len 1024 \
  --generate_max_len 1024 \
  --zero_stage 3 \
  --bf16 \
  --actor_learning_rate 5e-7 \
  --critic_learning_rate 9e-6 \
  --init_kl_coef 0.01 \
  --prompt_data OpenRLHF/prompt-collection-v0.1 \
  --input_key context_messages \
  --apply_chat_template \
  --normalize_reward \
  --adam_offload \
  --flash_attn \
  --gradient_checkpointing \
  --load_checkpoint \
  --use_wandb {wandb_token}

# 支持远程 reward model (HTTP)
# --remote_rm_url http://localhost:5000/get_reward

Note

不设置 --vllm_num_engines 则是不使用 vLLM engine。 您也可以通过 setup_commands 让 Ray 自动初始化环境, 比如 --runtime-env-json='{"setup_commands": ["pip install openrlhf[vllm]"]}'

所有支持算法的启动脚本和文档在 example/scripts 和 Documents - Usage

性能

我们通过启用Adam卸载、奖励模型(RM)和参考模型(Ref)卸载等技术,尽可能优化了DSChat的性能,从而在推理阶段增加小批量大小并避免内存不足问题。我们甚至修复了DSChat中的一些bug,以启用LLaMA2的混合引擎(HE)。使用优化后的DSChat和OpenRLHF训练1024个提示需要1个PPO轮次的平均时间(秒)如下:

Size	NVIDIA A800 GPUs	Optimized DSChat (with Hybrid Engine)	OpenRLHF	Speedup
7B	16	855.09	471.11	1.82x
13B	32	1528.93	608.93	2.5x
34B	32	3634.98	1526.4	2.4x
70B	32	10407.0	4488.53	2.3x

调优指南

为了获得最佳的性能，我们建议您分配更多的节点给 vLLM Engine。例如，对于 70B 模型以及 32 张 A100，建议分配 16 张以上 A100 给 vLLM Engine，8 张给 Actor 模型，以及最后 8 张给 Critic 模型，同时开启 --colocate_critic_reward, --colocate_actor_ref 和 --ref_reward_offload 选项合并部分节点。最后您应该尽可能增大 --rollout_micro_batch_size ，以及减小 vLLM 的 TP 切分数量，同时避免 Reward/Reference 模型 forward 时内存不足。训练阶段的 micro_train_batch_size 也是越大越好。为 vLLM 开启 enable_prefix_caching 当 n_samples_per_prompt > 1.

使用 OpenRLHF 的公司和组织

• ByteDance
• NexusFlow
• Baidu
• Jülich Supercomputing Centre (JSC)
• Berkeley Starling Team
• Tencent
• Alibaba
• ...

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• Hugging Face Transformers ↗
• OpenAI GPT ↗
• LLaMA ↗
• DeepSpeed ↗
• Ray ↗

我们的项目还想要感谢 ColossalChat 和 DeepSpeedChat。在项目的早期阶段，我们参考了他们的代码设计。

(2024/7) 我们的 GitHub 组织从 OpenLLMAI 迁移到了 OpenRLHF.

引用

@article{hu2024openrlhf,
  title={OpenRLHF: An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework},
  author={Jian Hu and Xibin Wu and Weixun Wang and Xianyu and Dehao Zhang and Yu Cao},
  journal={arXiv preprint arXiv:2405.11143},
  year={2024}
}

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