从基础到对齐：用trl实现SFT+DPO两阶段训练完整指南
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项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/trl/trl
还在为AI模型输出质量参差不齐而烦恼？想让你的语言模型既懂知识又会听话？本文将带你通过trl框架的SFT（监督微调）+DPO（直接偏好优化）两阶段训练流程，从零开始打造一个既专业又贴心的AI助手。读完你将掌握：
- 用SFT为模型注入专业知识的具体步骤
- 通过DPO让模型理解人类偏好的实用技巧
- 两阶段训练的完整代码实现与参数调优方法
为什么需要两阶段训练？
传统的语言模型训练往往面临两难：要么专注于知识学习导致输出不受控，要么强调对齐导致知识遗忘。trl框架的SFT+DPO两阶段训练完美解决了这个矛盾：
SFT（监督微调，Supervised Fine-Tuning）阶段通过高质量标注数据让模型学习特定领域知识，对应源码实现位于trl/trainer/sft_trainer.py。DPO（直接偏好优化，Direct Preference Optimization）阶段则通过人类偏好数据调整模型输出风格，核心代码在trl/trainer/dpo_trainer.py。
第一阶段：SFT监督微调
SFT就像给模型上专业课，通过精心准备的教材（高质量数据集）系统传授知识。下面是实现SFT训练的完整流程：
准备工作
首先确保你已克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/trl/trl
cd trl
基础SFT训练
trl提供了开箱即用的SFT训练脚本examples/scripts/sft.py，基础训练命令如下：
python examples/scripts/sft.py \
--model_name_or_path="facebook/opt-350m" \
--dataset_name="timdettmers/openassistant-guanaco" \
--dataset_text_field="text" \
--learning_rate=1.41e-5 \
--per_device_train_batch_size=64 \
--gradient_accumulation_steps=16 \
--output_dir="sft_openassistant-guanaco" \
--num_train_epochs=3 \
--logging_steps=1 \
--gradient_checkpointing
这个命令会加载OPT-350M模型，使用OpenAssistant-Guanaco数据集进行3个epoch的训练，关键参数说明：
| 参数 | 作用 | 推荐值 |
|---|---|---|
| learning_rate | 学习率 | 1e-5 ~ 2e-5 |
| per_device_train_batch_size | 单设备批次大小 | 16 ~ 64（视GPU内存而定） |
| gradient_accumulation_steps | 梯度累积步数 | 4 ~ 16 |
| num_train_epochs | 训练轮数 | 2 ~ 5 |
高效训练技巧：LoRA微调
当你使用大模型（如7B以上）时，推荐使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术进行参数高效微调，只需添加以下参数：
python examples/scripts/sft.py \
# 其他参数不变...
--use_peft \
--lora_r=64 \
--lora_alpha=16
这种方式只会更新少量适配器参数，将GPU内存需求降低70%以上。trl/trainer/sft_trainer.py中第255-265行实现了PeftModel的初始化逻辑，自动处理LoRA适配器的创建与训练。
SFT训练后的模型保存
训练完成后，模型会保存到指定的output_dir目录，包含以下文件：
- 模型权重（pytorch_model.bin或adapter_model.bin）
- 配置文件（config.json）
- 分词器（tokenizer_config.json等）
这些文件将作为DPO阶段的输入。
第二阶段：DPO偏好对齐
如果说SFT让模型"学知识"，那DPO就是教模型"懂礼貌"。通过人类偏好数据（包含"好回答"和"坏回答"的对比样本），DPO能让模型理解什么是优质输出。
DPO工作原理
DPO的核心思想是直接优化模型参数，使模型更偏好人类喜欢的回答。其损失函数实现位于trl/trainer/dpo_trainer.py，公式如下：
loss = -log(sigmoid(beta * (log_p(chosen) - log_p(rejected))))
其中chosen是人类偏好的回答，rejected是不偏好的回答，beta是控制偏好强度的超参数。
准备DPO数据集
DPO需要特殊格式的偏好数据集，每个样本包含：
- prompt：用户输入
- chosen：优质回答
- rejected：劣质回答
trl提供了处理这类数据的示例代码examples/scripts/dpo.py，关键数据处理逻辑：
def process(row):
row["prompt"] = tokenizer.apply_chat_template(row["chosen"][:-1], tokenize=False)
row["chosen"] = tokenizer.apply_chat_template([row["chosen"][-1]], tokenize=False)
row["rejected"] = tokenizer.apply_chat_template([row["rejected"][-1]], tokenize=False)
return row
运行DPO训练
使用SFT阶段保存的模型作为初始化，启动DPO训练：
python examples/scripts/dpo.py \
--model_name_or_path="./sft_openassistant-guanaco" \
--dataset_name="trl-internal-testing/hh-rlhf-helpful-base-trl-style" \
--per_device_train_batch_size=4 \
--learning_rate=1e-3 \
--gradient_accumulation_steps=1 \
--output_dir="dpo_anthropic_hh" \
--warmup_steps=150 \
--logging_steps=10 \
--bf16
关键参数说明：
| 参数 | 作用 | 推荐值 |
|---|---|---|
| learning_rate | DPO学习率 | 1e-4 ~ 1e-3（通常比SFT大） |
| beta | 偏好强度系数 | 0.1 ~ 0.5 |
| warmup_steps | 预热步数 | 100 ~ 500 |
使用LoRA进行高效DPO训练
对于大模型，同样推荐使用LoRA进行DPO训练，只需添加LoRA相关参数：
python examples/scripts/dpo.py \
# 其他参数不变...
--use_peft \
--lora_r=16 \
--lora_alpha=16
这种方式可以在消费级GPU上微调7B甚至13B模型，trl/trainer/dpo_trainer.py实现了PeftModel与DPO的无缝集成。
完整训练流程图
常见问题与解决方案
训练不稳定怎么办？
如果损失波动过大，尝试：
- 减小学习率（尤其是DPO阶段）
- 增加批量大小（通过gradient_accumulation_steps）
- 启用梯度检查点（--gradient_checkpointing）
这些技巧在examples/scripts/sft.py和examples/scripts/dpo.py的示例命令中都有体现。
如何评估训练效果？
推荐使用两种评估方式：
- 自动评估：使用examples/research_projects/toxicity/scripts/evaluate-toxicity.py评估安全性
- 人工评估：抽样生成结果进行人工对比打分
显存不足如何解决？
除了LoRA技术外，还可以：
- 使用4bit/8bit量化（添加--load_in_4bit参数）
- 减小max_seq_length（推荐1024以内）
- 使用梯度检查点（节省50%显存）
总结与后续步骤
通过本文介绍的SFT+DPO两阶段训练流程，你已经掌握了打造高质量语言模型的核心技术。下一步可以尝试：
- 探索更先进的对齐算法，如examples/scripts/cpo.py实现的CPO（对比偏好优化）
- 尝试多轮对话优化，使用examples/scripts/chat.py进行交互测试
- 深入研究trl/trainer目录下的各种训练器实现，定制自己的训练策略
希望这篇指南能帮助你训练出既专业又贴心的AI模型！如果觉得有用，请点赞收藏，关注后续更深入的trl高级用法教程。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
