Awesome-ML-SYS-Tutorial 使用指南

Awesome-ML-SYS-Tutorial 使用指南

Awesome-ML-SYS-Tutorial My learning notes/codes for ML SYS. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-ML-SYS-Tutorial

1. 项目介绍

本项目是作者在学习机器学习（ML）与系统（SYS）结合的过程中整理的学习笔记和代码。项目旨在记录作者在ML和SYS领域的探索过程，分享学习心得、读后感、思考以及参考资料。项目内容涵盖了RLHF系统开发笔记、HybridFlow veRL原理与实现、OpenRLHF推理引擎扩展、SWE-Bench论文阅读笔记等多个方面。

2. 项目快速启动

以下是快速启动项目的步骤：

首先，确保已经安装了Python环境。

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/zhaochenyang20/Awesome-ML-SYS-Tutorial.git

# 进入项目目录
cd Awesome-ML-SYS-Tutorial

# 安装项目所需依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例代码
python example.py

3. 应用案例和最佳实践

本项目包含了许多应用案例和最佳实践，以下是一些典型的例子：

• RLHF System 开发笔记：介绍了RLHF系统的开发过程和注意事项。
• HybridFlow veRL 原文浅析：分析了HybridFlow veRL的原理与实现。
• 扩展 OpenRLHF 的推理引擎：记录了如何将SGLang接入到OpenRLHF推理引擎的开发过程。
• SWE-Bench：如何构造 LLM 时代的优秀 Benchmark：分享了如何构建优秀的benchmark，为post-training提供细粒度reward的方法。

4. 典型生态项目

本项目涉及了以下典型生态项目：

• SGLang：一个用于自然语言处理的框架。
• OpenRLHF：一个用于强化学习HF（Human Feedback）的开源框架。
• NeMo-Aligner：一个用于对齐任务的开源框架。

以上就是本项目的基本介绍和使用指南，希望对您在ML和SYS领域的学习探索有所帮助。

Awesome-ML-SYS-Tutorial My learning notes/codes for ML SYS. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-ML-SYS-Tutorial