PipelineLLM

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PipelineLLM 是一个系统性的大语言模型（LLM）后训练学习项目，涵盖从监督微调（SFT）到偏好优化（DPO）、强化学习（RLHF/PPO/GRPO）再到持续学习（Continual Learning)的完整技术栈。

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# PipelineLLM

> **从预训练到持续对齐：大语言模型后训练全流程实战**

---

## 项目简介

![pipelinellm](https://raw.githubusercontent.com/iBacklight/PipelineLLM/main/pipelineLLM.png)

**PipelineLLM** 是一个系统性的大语言模型（LLM）后训练学习项目，涵盖从监督微调（SFT）到偏好优化（DPO）、强化学习（RLHF/PPO/GRPO）再到持续学习（Continual Learning)的**完整技术栈**。

在大模型时代，**预训练只是起点**。一个真正可用、可信、可控的 LLM，需要经历：

```
预训练 → SFT（学会说话）→ DPO/RL（说得更好）→ 持续学习（与时俱进）
```

本项目以**理论+实战**的方式，带你走完这条完整的流水线。

- _作者注：_
  - _1）本项目与AI共同开发完成，部分文档和代码由AI撰写；_
  - _2）部分文档还在努力完善中，欢迎PR！_
  - _3）由于markdown的兼容性问题，在github上的md文档的有些公式可能显示有问题，读者可以下载到本地阅读（例如使用[Typora](https://typora.io/)浏览），我也会尽可能贴合github的格式需求，感谢谅解。_

---

## 项目意义

### 为什么需要 PipelineLLM？

| 痛点 | PipelineLLM 的解决方案 |
|------|------------------------|
| 碎片化学习，难以形成体系 | 7 天课程，环环相扣，从基础到前沿 |
| 理论与实践脱节 | 每个模块配套可运行代码 |
| 缺乏中文资料 | 全中文文档，适合中文开发者 |
| 不知道如何选择技术路线 | 对比分析 SFT/DPO/RL 的适用场景 |
| 持续学习被忽视 | 专门两天讲解 CL 及其在 LLM 中的应用 |

### 核心价值

1. **系统性**：覆盖后训练全流程，理解技术间的依赖关系
2. **实用性**：基于 QLoRA 的单卡训练方案，4080 即可运行
3. **前沿性**：涵盖 GRPO、DAPO、GSPO、CPPO 等最新RL/CL算法
4. **可扩展性**：模块化设计，便于扩展和定制

---

## 📁 项目结构

```
PipelineLLM/
│
├── 📚 LLM_Background/                    # 基础知识
│   ├── transformer/                      # Transformer 从零实现
│   │   ├── transformer_model.py          # 完整 Transformer（含交叉注意力）
│   │   └── simple_tokenizer.py           # 简易分词器
│   └── gpu_mem/                          # 显存计算与优化
│
├── 📖 LLM_Intro/                         # LLM 架构入门
│   ├── llm_archs/                        # 主流架构解析（GPT/LLaMA/DeepSeek）
│   └── llm_processes/                    # 预训练与微调流程
│
├── 🎓 Post_train/                        # 后训练核心课程
│   ├── Day 1_课程总览.md                  # 课程导览与学习路线
│   ├── Day 2_SFT 实战.md                  # 监督微调
│   ├── Day 3_偏好优化.md                  # DPO 理论与实践
│   ├── Day 4_强化学习（上）.md             # RL 理论基础
│   ├── Day 5_强化学习（下）.md             # LLM-RL 实战
│   ├── Day 6_持续学习.md                  # CL 经典方法
│   ├── Day 7 LLM与持续学习.md             # LLM-CL 前沿
│   ├── Appendix_RL 算法总结.md            # RL 算法速查表
│   │
│   ├── 🔧 sft_qlora/                     # SFT 实战代码
│   │   ├── train.py                      # QLoRA 训练脚本
│   │   ├── config.py                     # 训练配置
│   │   └── merge_model.py                # 权重合并
│   │
│   ├── 🎯 dpo/                           # DPO 实战代码
│   │   ├── train_dpo.py                  # DPO 训练脚本
│   │   ├── mini_dpo.py                   # 极简 DPO 实现
│   │   └── dataset/                      # 偏好数据处理
│   │
│   ├── 🎮 rlhf/                          # 强化学习模块
│   │   ├── Qlearning/                    # Q-Learning 入门
│   │   ├── PPO/                          # PPO 算法实现
│   │   ├── GRPO/                         # GRPO 算法实现
│   │   └── RewardModel/                  # 奖励模型训练
│   │
│   └── 📄 papers/                        # 参考论文
│
└── README.md                             # 本文件
```

---

## 课程内容

### 第一阶段：指令对齐

| Day | 主题 | 核心内容 | 关键技术 |
|-----|------|----------|----------|
| **Day 2** | SFT 监督微调 | 让模型"学会说话" | QLoRA, Assistant-only Loss, Packing |
| **Day 3** | 偏好优化 | 让模型"说得更好" | DPO, Bradley-Terry Model |

### 第二阶段：强化学习

| Day | 主题 | 核心内容 | 关键技术 |
|-----|------|----------|----------|
| **Day 4** | RL 理论 | 理论武装 | MDP, Bellman, 策略梯度, PPO |
| **Day 5** | LLM-RL | 实战落地 | RLHF, 奖励模型, GRPO, DAPO，GSPO |

### 第三阶段：持续进化

| Day | 主题 | 核心内容 | 关键技术 |
|-----|------|----------|----------|
| **Day 6** | 持续学习 | 学新不忘旧 | EWC, LwF, iCaRL, MoE |
| **Day 7** | LLM-CL | 终身学习 | CPT, CFT, CA, CPPO, InsCL |

---

## 快速开始

### 环境要求

```bash
# Python 版本
Python >= 3.10

# 核心依赖
torch >= 2.1.0
transformers >= 4.40.0
peft >= 0.10.0
trl >= 0.8.0
bitsandbytes >= 0.43.0
datasets >= 2.18.0

# 可选：加速训练
unsloth  # 2x 加速
flash-attn  # FlashAttention
```

### 安装

```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/PipelineLLM.git
cd PipelineLLM

# 创建虚拟环境
conda create -n pipelinellm python=3.10
conda activate pipelinellm

# 安装依赖
pip install torch transformers peft trl bitsandbytes datasets
pip install unsloth  # 可选，加速训练
```

### 运行示例

```bash
# 1. SFT 训练
cd Post_train/sft_qlora
python train.py

# 2. DPO 训练
cd Post_train/dpo
python train_dpo.py

# 3. Q-Learning 可视化
cd Post_train/rlhf/Qlearning
python train_qlearning.py

# 4. 奖励模型训练
cd Post_train/rlhf/RewardModel
python train_reward_model.py
```

---

## 核心技术栈

### 训练技术

| 技术 | 用途 | 显存节省 |
|------|------|----------|
| **QLoRA** | 4-bit 量化 + LoRA | ~75% |
| **Gradient Checkpointing** | 用计算换显存 | ~30% |
| **Flash Attention** | 高效注意力计算 | ~20% |
| **Packing** | 减少 padding 浪费 | ~15% |

### 算法实现

| 算法 | 文件位置 | 说明 |
|------|----------|------|
| Transformer | `LLM_Background/transformer/` | 从零实现，含交叉注意力 |
| LoRA | `LLM_Intro/llm_processes/lora/` | 低秩适配详解 |
| Q-Learning | `Post_train/rlhf/Qlearning/` | RL 入门 |
| PPO | `Post_train/rlhf/PPO/` | 策略优化核心算法 |
| GRPO | `Post_train/rlhf/GRPO/` | 组内相对优化 |
| DPO | `Post_train/dpo/` | 直接偏好优化 |
| Reward Model | `Post_train/rlhf/RewardModel/` | 奖励模型训练 |

---

## 实验需求

### 硬件要求

| 模型规模 | 训练方式 | 最低显存 | 推荐显存 |
|----------|----------|----------|----------|
| 4B | QLoRA | 8 GB | 12 GB |
| 8B | QLoRA | 12 GB | 16 GB |
| 14B | QLoRA | 18 GB | 24 GB |
| 72B | QLoRA | 48 GB | 80 GB |

### 基准模型

本项目主要使用以下模型进行实验：

- Qwen3-1.7B/**Qwen3-4B** / **Qwen3-8B**：适合单卡LoRA训练

---

## 📚 参考资料

### 核心论文

1. [Training language models to follow instructions with human feedback](https://arxiv.org/abs/2203.02155) (InstructGPT)
2. [Direct Preference Optimization](https://arxiv.org/abs/2305.18290) (DPO)
3. [Proximal Policy Optimization Algorithms](https://arxiv.org/abs/1707.06347) (PPO)
4. [DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning](https://arxiv.org/abs/2402.03300) (GRPO)
5. [QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs](https://arxiv.org/abs/2305.14314)
6. [Overcoming catastrophic forgetting in neural networks](https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1611835114) (EWC)
7. [iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning](https://arxiv.org/abs/1611.07725)
8. [Continual Learning for Large Language Models: A Survey](https://arxiv.org/abs/2402.01364)

### 推荐阅读

- [Hugging Face TRL 文档](https://huggingface.co/docs/trl)
- [Unsloth 官方文档](https://docs.unsloth.ai)
- [LLaMA Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)

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## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件

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🎯 目标：让每个人都能训练出自己的 LLM


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