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Rlloggingboard
簡介 :
RLLoggingBoard 是一個專注於強化學習人類反饋（RLHF）訓練過程可視化的工具。它通過細粒度的指標監控，幫助研究人員和開發者直觀理解訓練過程，快速定位問題，並優化訓練效果。該工具支持多種可視化模塊，包括獎勵曲線、響應排序和 token 級別指標等，旨在輔助現有的訓練框架，提升訓練效率和效果。它適用於任何支持保存所需指標的訓練框架，具有高度的靈活性和可擴展性。
需求人群 :
該產品適合從事強化學習研究與開發的專業人員，尤其是那些需要對 RLHF 訓練過程進行深度監控和調試的開發者。它幫助他們快速定位問題，優化訓練策略，提升模型性能。
使用場景
在押韻任務中，通過可視化工具分析模型生成的詩句是否符合押韻要求，優化訓練過程。
在對話生成任務中，監控模型生成的對話質量，通過獎勵分佈分析模型的收斂情況。
在文本生成任務中，通過 token 級別指標監控，發現並解決模型生成文本中的異常 token 問題。
產品特色
獎勵區域可視化：展示訓練曲線、得分分佈及與參考模型的獎勵差異。
響應區域可視化：按獎勵、KL 散度等指標排序，分析每個樣本的特徵。
Token 級別監控：展示每個 token 的獎勵、價值、概率等細粒度指標。
支持多種訓練框架：與訓練框架解耦，可適配任何保存所需指標的框架。
數據格式靈活：支持 .jsonl 文件格式，方便與現有訓練流程集成。
可選的參考模型對比：支持保存參考模型的指標，進行 RL 模型與參考模型的對比分析。
直觀發現潛在問題：通過可視化手段快速定位訓練中的異常樣本和問題。
支持多種可視化模塊：提供豐富的可視化功能，滿足不同監控需求。
使用教程
1. 在訓練框架中保存所需的指標數據到 .jsonl 文件中。
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2. 將數據文件保存到指定的目錄下。
3. 安裝工具所需的依賴包（運行 pip install -r requirements.txt）。
4. 運行啟動腳本（bash start.sh）。
5. 通過瀏覽器訪問可視化界面，選擇數據文件夾進行分析。
6. 使用可視化模塊查看獎勵曲線、響應排序和 token 級別指標等。
7. 根據可視化結果分析訓練過程中的問題，並優化訓練策略。
8. 持續監控訓練過程，確保模型性能符合預期。
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