PreferenceTransformer 项目使用教程

PreferenceTransformer 项目使用教程

PreferenceTransformer Preference Transformer: Modeling Human Preferences using Transformers for RL (ICLR2023 Accepted) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/PreferenceTransformer

1. 项目介绍

PreferenceTransformer 是一个基于 Transformer 架构的强化学习项目，专门用于建模人类偏好。该项目在 ICLR 2023 中被接受，并提供了一个官方的 Jax/Flax 实现。PreferenceTransformer 通过使用 Transformer 模型来处理非马尔可夫奖励，从而在强化学习任务中更好地模拟人类偏好。

2. 项目快速启动

2.1 环境配置

首先，确保你已经安装了必要的依赖项。以下是安装步骤：

# 创建并激活虚拟环境
conda create -y -n offline python=3.8
conda activate offline

# 升级 pip 并安装 CUDA 工具包和 cudnn
pip install --upgrade pip
conda install -y -c conda-forge cudatoolkit=11.1 cudnn=8.2.1

# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 Jax 和相关库
pip install "jax[cuda11_cudnn805]>=0.2.27" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html
pip install protobuf==3.20.1 gym<0.24.0 distrax==0.1.2 wandb
pip install transformers

2.2 运行训练

以下是运行训练的示例代码：

# 训练奖励模型 (Preference Transfomer)
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m JaxPref.new_preference_reward_main \
    --use_human_label True \
    --comment [experiment_name] \
    --transformer_embd_dim 256 \
    --transformer_n_layer 1 \
    --transformer_n_head 4 \
    --env [D4RL env name] \
    --logging_output_dir '/logs/pref_reward' \
    --batch_size 256 \
    --num_query [number of query] \
    --query_len 100 \
    --n_epochs 10000 \
    --skip_flag 0 \
    --seed [seed] \
    --model_type PrefTransformer

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

PreferenceTransformer 可以应用于各种强化学习任务，特别是在需要模拟人类偏好的场景中。例如，在机器人控制任务中，通过 PreferenceTransformer 可以更好地理解和模拟人类操作员的偏好，从而提高机器人的操作效率和准确性。

3.2 最佳实践

• 数据预处理：确保输入数据的质量和一致性，这对于训练效果至关重要。
• 超参数调优：根据具体任务调整 Transformer 的嵌入维度、层数和头数等超参数，以获得最佳性能。
• 模型评估：定期评估模型在验证集上的表现，并根据评估结果调整训练策略。

4. 典型生态项目

• D4RL：一个用于强化学习的数据集库，提供了丰富的环境数据，适合与 PreferenceTransformer 结合使用。
• Robosuite：一个用于机器人控制的仿真平台，可以与 PreferenceTransformer 结合，进行机器人任务的强化学习训练。
• Jax：一个高性能的数值计算库，特别适合用于深度学习模型的开发和训练。

通过以上模块的介绍和实践，你可以快速上手并应用 PreferenceTransformer 项目，实现高效的强化学习任务。

PreferenceTransformer Preference Transformer: Modeling Human Preferences using Transformers for RL (ICLR2023 Accepted) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/PreferenceTransformer