SimpleRL-reason 开源项目使用教程

SimpleRL-reason 开源项目使用教程

simpleRL-reason This is a replicate of DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1 training on small models with limited data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simpleRL-reason

1. 项目介绍

SimpleRL-reason 是一个开源项目，旨在通过简单的强化学习策略来提高模型的推理能力。该项目基于规则基础的奖励和 GSM8K/Math 数据集，通过对多种基础模型进行训练，实现了在有限数据（8K 示例）上的显著性能提升。项目成果已在多个模型上得到验证，包括 Llama3 8B、Mistral 7B/24B、DeepSeekMath 7B 以及 Qwen2.5 系列。项目不仅提供了训练代码和模型 checkpoints，还分享了训练过程中的发现和实践经验。

2. 项目快速启动

环境搭建

首先，需要创建一个 Python 环境，并安装必要的依赖。

conda create -n verl python==3.9
conda activate verl
pip3 install torch==2.4.0
pip3 install flash-attn --no-build-isolation
pip3 install -e .

训练模型

以下是训练 Qwen-2.5-7B 模型的示例命令。根据您的模型大小，您可能需要调整一些参数。

bash train_grpo_math_tune_ray.sh --model_name Qwen-2.5-7B --max_response_length 8192 --train_batch_size 1024 --rollout_n 8 --kl_loss_coef 0.0001 --entropy_coeffient 0.001 --rollout_gpu_memory_util 0.75 --rollout_tp 2 --save_freq 5

确保您已经配置了 Ray 集群，并且正确设置了环境变量。

3. 应用案例和最佳实践

• 数据准备：确保您使用的数学数据集是干净且格式正确的，这对于模型学习有效的推理策略至关重要。
• 超参数调优：不同的模型可能需要不同的超参数设置。建议从默认值开始，然后根据模型表现逐步调整。
• 模型评估：使用多个评估指标，如 GSM8K、MATH 500 和 Olympiad Bench，以全面评估模型的推理能力。

4. 典型生态项目

SimpleRL-reason 可以与其他自然语言处理项目配合使用，例如：

• 语言模型微调：在预训练语言模型的基础上，使用 SimpleRL-reason 进行微调，以提高特定任务的表现。
• 对话系统：集成到对话系统中，以提高系统处理复杂推理问题的能力。
• 教育技术：在教育技术产品中应用，为学生提供更有效的数学问题解答辅助。

通过上述教程，您可以开始使用 SimpleRL-reason 项目，并根据实际需求进行相应的调整和优化。

simpleRL-reason This is a replicate of DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1 training on small models with limited data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simpleRL-reason