O'Reilly发布构建后训练管道实践教程
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O'Reilly发布构建后训练管道实践教程
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AI 综述
O'Reilly Radar发布了一篇由Sharon Zhou撰写的实践教程，详细介绍了如何使用Qwen2.5-1.5B基础模型，配合torchtune和verl等工具，逐步实现从监督微调（SFT）、奖励模型训练到近端策略优化（PPO）的完整后训练管道。 该教程要求运行环境至少配备2块GPU（推荐4或8块），并拥有总计约80GB的GPU显存。
AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新
最新进展10月7日 18:54
构建自己的后训练管道：从SFT到PPO的完整实践报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- O'Reilly Radar精选构建自己的后训练管道：从SFT到PPO的完整实践
本文详解如何构建经典ChatGPT后训练管道，使用Qwen2.5-1.5B作为基础模型，依次实现SFT、奖励模型训练和PPO阶段。SFT阶段采用torchtune库，配置LoRA微调和YAML参数；奖励模型基于TRL的RewardTrainer，从SFT检查点启动，训练1个epoch；PPO阶段使用ByteDance的verl框架，配置YAML文件协调四模型并行训练。
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