Align-Anything 使用与启动教程

Align-Anything 使用与启动教程

align-anything Align Anything: Training All-modality Model with Feedback 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/align-anything

1. 项目介绍

Align-Anything 是一个旨在对任意模态大型模型进行对齐的开源项目，它包括但不限于语言模型（LLMs）、视觉语言模型（VLMs）等。该项目通过高度模块化的框架设计，提供各种模态模型微调能力，支持不同的对齐算法，并具备多模态命令行界面。此外，项目还支持O1-like训练方式，旨在通过反馈机制将模型与人类的意图和价值对齐。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 Align-Anything 的步骤：

首先，克隆项目仓库：

git clone git@github.com:PKU-Alignment/align-anything.git
cd align-anything

然后，创建一个虚拟环境并激活它：

conda create -n align-anything python==3.11
conda activate align-anything

[可选] 我们建议在虚拟环境中安装 CUDA，并设置环境变量。以下是在 H800 计算集群上测试并通过的 CUDA 版本：

conda install nvidia/label/cuda-12.2.0::cuda
export CUDA_HOME=$CONDA_PREFIX

请根据实际计算集群的情况调整 CUDA 版本。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 文本到文本的任意模态模型微调
• 文本到图像、音频、视频的转换模型微调
• 视觉语言模型的动作对齐训练

最佳实践

• 使用预训练模型如 LLaMA3.2、LLaVA、Gemma 等进行微调
• 采用不同的对齐算法如 SFT、DPO、PPO 等
• 利用多模态 CLI 进行图像、音频、视频的处理

4. 典型生态项目

Align-Anything 生态系统中的典型项目包括但不限于：

• Align-DS-V：一个基于 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 的实验性视觉语言模型，通过整合额外模态增强推理能力。
• Janus-Series：支持 Janus 系列模型的微调和对齐，包括 SFT 和 DPO。
• Chameleon：支持 Chameleon 模型的 SFT 训练器和 DPO 训练器。

以上是 Align-Anything 的使用与启动教程，通过这些步骤，您可以开始使用该项目对任意模态模型进行对齐训练。

align-anything Align Anything: Training All-modality Model with Feedback 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/align-anything