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Rlloggingboard
简介 :
RLLoggingBoard 是一个专注于强化学习人类反馈（RLHF）训练过程可视化的工具。它通过细粒度的指标监控，帮助研究人员和开发者直观理解训练过程，快速定位问题，并优化训练效果。该工具支持多种可视化模块，包括奖励曲线、响应排序和 token 级别指标等，旨在辅助现有的训练框架，提升训练效率和效果。它适用于任何支持保存所需指标的训练框架，具有高度的灵活性和可扩展性。
需求人群 :
该产品适合从事强化学习研究与开发的专业人员，尤其是那些需要对 RLHF 训练过程进行深度监控和调试的开发者。它帮助他们快速定位问题，优化训练策略，提升模型性能。
使用场景
在押韵任务中，通过可视化工具分析模型生成的诗句是否符合押韵要求，优化训练过程。
在对话生成任务中，监控模型生成的对话质量，通过奖励分布分析模型的收敛情况。
在文本生成任务中，通过 token 级别指标监控，发现并解决模型生成文本中的异常 token 问题。
产品特色
奖励区域可视化：展示训练曲线、得分分布及与参考模型的奖励差异。
响应区域可视化：按奖励、KL 散度等指标排序，分析每个样本的特征。
Token 级别监控：展示每个 token 的奖励、价值、概率等细粒度指标。
支持多种训练框架：与训练框架解耦，可适配任何保存所需指标的框架。
数据格式灵活：支持 .jsonl 文件格式，方便与现有训练流程集成。
可选的参考模型对比：支持保存参考模型的指标，进行 RL 模型与参考模型的对比分析。
直观发现潜在问题：通过可视化手段快速定位训练中的异常样本和问题。
支持多种可视化模块：提供丰富的可视化功能，满足不同监控需求。
使用教程
1. 在训练框架中保存所需的指标数据到 .jsonl 文件中。
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2. 将数据文件保存到指定的目录下。
3. 安装工具所需的依赖包（运行 pip install -r requirements.txt）。
4. 运行启动脚本（bash start.sh）。
5. 通过浏览器访问可视化界面，选择数据文件夹进行分析。
6. 使用可视化模块查看奖励曲线、响应排序和 token 级别指标等。
7. 根据可视化结果分析训练过程中的问题，并优化训练策略。
8. 持续监控训练过程，确保模型性能符合预期。
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